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

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。

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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。

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。

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。

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。

宽带营销响应预测 目标： 基于C网客户历史行为数据，预测用户对宽带营销活动的接受度，实现精准营销。 数据分析挖掘实操： 题目： 宽带营销响应预测 代码： 使用Jupiter Notebook工具查看代码。

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