涌水量预测

采面涌水量预测的 ANN 模型，蛮适合做地质类数据的非线性建模，尤其是你面对变量多、分布不规律、传统方法吃力的时候。像这篇用的是三层BP 神经网络，输入层指标选得也比较靠谱，什么含水层厚度、渗透系数这些都挺关键，模型收敛也快。 用ANN这类问题最大的优势就是——你不用管公式长啥样，数据喂进去，它自己找规律。是用在涌水量预测上，还挺实用。你要是搞矿山安全、地质建模这些，可以参考下它的指标设置方式。 而且它的数据源是东欢坨矿的实际采面数据，曲线特征也得蛮细。你自己搞项目时，也可以按这个思路，先做特征提取，再喂神经网络。模型方面，三层 BP 网络够用了，别太贪心，多了容易过拟合。 要是你对 ANN

陷落柱涌水水源 P 值检验，主要聚焦在煤矿生产中的地质构造。你知道吗，陷落柱大部分没导水性，但一旦遇到导水陷落柱，可得赶紧查清水源和通道，做好防突水准备，避免更大灾害。方法挺直观的，通过水质的 Piper 三线图，结合矿井水源数据，利用 P 值检验，出水源的置信水平。最终结果表明，陷落柱的出水来自奥灰含水层。值得一提的是，矿井水源的水质对矿山安全至关重要，这种方法在类似矿区的水源判断中蛮有用的。你如果有类似的水质需求，可以参考这篇文章，你准确判定水源的来源。

生态脆弱矿区煤炭开采导致表层土壤含水量变化，与地表采煤沉陷动态裂缝发展规律一致。地裂缝出现后表层含水量逐渐减少，初次闭合时回升，再次开裂时下降。裂缝对表层土壤含水量影响范围约为 70 cm，距离裂缝越近影响越明显。裂缝开闭对土壤微结构产生影响，影响土壤水分蒸发和渗透。裂缝闭合后，土壤含水量将恢复至采前水平。

这是一份文字版的MATLAB教程，推荐自MATLAB官网。内容清晰易懂，适合初学者。

张志涌在北航掌握了MATLAB 6.5的精髓，并且能够熟练运用这一技能。

锦屏二级水电站引水隧洞是一条埋深大、涌水量大、外水压力高的岩溶越岭长隧洞。交通辅助洞施工过程中，涌水形式主要分为直涌型、冲溃型和劈裂型三种。其中，冲溃型涌水破坏性强，且难以预测。 对辅助洞涌水点进行统计分析发现：白山组未出现特大型涌水点（涌水量 > 1000 L/s），涌水类型以直涌型为主；盐塘组和杂谷脑组均出现了特大型涌水，三种涌水类型均有可能发生。分析认为：在隧洞洞线高程部位，白山组岩溶发育程度较盐塘组和杂谷脑组弱，整体发育程度较弱。

张志涌编写的matlab教程2010版，是一份非常实用的学习材料，为教材的第三章，专注于数组的学习。

应用线性回归模型后，连接训练数据、测试数据和输出端口。运行后，即可获得热燃油的预测结果。 下一步，加载计算器操作符，对热燃油进行求平均值和求和，运行后得到统计汇总的结果。

通过统计分析辽宁人工增雨示范区1980至1999年间5至10月不同强度降水的降水次数和降水量特征，发现降水时长与降水次数呈反比关系，降水时长越长，降水次数越少。同时，降水时长与降水量的关系呈现不规则波动，特别是2至8小时的降水量对总降水量贡献最大，占总雨量的66%。

LSTM-ReturnPrediction.py 用于利用长短期记忆网络 (LSTM) 来预测时间序列的未来回报。LSTM 擅长处理顺序数据，使其成为预测未来趋势的理想工具。该脚本可以应用于金融或其他时间序列分析领域。