结构预测

从潘一矿13-1煤层煤与瓦斯突出特征出发，探讨了突出机理，认为该煤层的突出是构造应力主导的倾出和压出类型。针对这种类型的煤与瓦斯突出，从突出的各种控制因素和预测方法的工程可行性角度进行了讨论。指出煤和顶底板岩石物理力学性质的异常是构造应力主导的倾出和压出型突出危险区的基本特征和共性，并提出了侧重分析煤物理力学性质和瓦斯信息，对勘探和测井资料进行充分的数据挖掘。结合支持向量机等先进的分类算法，提出了基于多因素模式识别的区域预测方法，既有理论基础，又具有工程实用性和操作性。

本研究探讨了预腐蚀对飞机结构疲劳寿命的影响，并建立了疲劳寿命服从Weibull分布的加速腐蚀因子确定方法。假设预腐蚀疲劳寿命服从Weibull分布，特征寿命随时间呈指数变化规律，推导出了以疲劳寿命为腐蚀量的加速腐蚀因子表达式。在工程应用范围内，证明了加速腐蚀因子与腐蚀时间无关的结论。研究还进行了相关参数估计，建立了加速腐蚀因子的估计方法，并得到了其近似分布的统计分析。

利用粗糙集算法及其工具Rosetta软件，建立了一种RNA保守功能二级结构预测方法。该方法通过数据挖掘，从整理和离散化的RNA碱基对数据中生成规则，从而确定保守二级结构中的碱基对。在HIV病毒REV应答元件单元保守二级结构预测中，粗糙集方法比传统算法预测的结构与野生型更相似，功能结构分支更清晰。

目前，链路预测研究主要关注于无向网络，然而现实世界中的大量有向网络，如果忽略链路方向将导致信息丢失甚至预测失真。为解决这一问题，本研究提出了一种基于三元组的有向网络链路预测算法。该算法利用势理论筛选三元组，分析闭合概率以计算节点相似性权重。实验结果显示，在9个真实数据集上，新方法的预测精度比基准方法提高了4.3%。

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。

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。

msql预测试验用于评估学生对SQL查询语言的基础知识掌握情况，帮助他们在进入正式学习阶段前进行必要的准备。预测试验包含多个问题，涵盖SQL语法、基本查询和数据操作等内容，为学生提供一个评估和学习SQL的机会。

本研究运用统计学和数据挖掘理论，分析电信套餐资费动态预测中新增客户量和转移客户量的方法。针对新增客户量，通过历史数据和时间序列方法预测；对转移客户量，利用数据挖掘工具学习用户选择规律，并进行预测。以某地市电信套餐为例，采用线性回归与指数平滑建模新增客户量，并比较两种方法的效果；同时，使用决策树算法挖掘客户转移规则。

在MATLAB中，使用ThingsPeak平台和神经网络技术，我们可以实现天文潮汐与风驱水位的预测。本示例代码提供了SurgerforeCastingExample，用于展示如何结合不同的输入因素来预测海洋潮汐及风带来的水位变化。通过该代码，用户可以掌握如何使用MATLAB构建和训练神经网络模型，并将其应用于潮汐和水位变化的预测。 步骤概述 数据采集：通过ThingsPeak平台实时获取潮汐和风速数据。 数据预处理：进行数据清洗与标准化处理，以便模型更准确地预测。 神经网络建模：基于采集的数据，使用神经网络构建预测模型。 模型训练与优化：通过MATLAB的深度学习工具箱，训练模型并优化参数。