对常用的突水水源判别方法进行了概述,阐明了其适用条件,为选择合适的方法提供了依据。以石壕煤矿为例,利用BP神经网络方法,选择矿化度、p H值、总硬度、Ca2++Mg2+、K++Na+以及涌水量作为判别因子,建立了水源判别模型,经过样本训练和模型验证,其判别结果与实际基本一致,验证了人工神经网络方法在突水水源判别上的准确性。
2022-11-03 20:02:57
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MATLAB实现PCA-LSTM主成分降维结合长短期记忆神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）
数据为多输入回归数据，输入12个特征，输出1个变量。
运行环境MATLAB2018b及以上。
2022-11-03 19:07:32
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基于遗传算法的BP神经网络优化算法的MATLAB实现
2022-11-03 15:39:35
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根据Ecotect 模拟的12种不同的建筑形状进行能量分析，数据集包括768个样本和8个特征属性，旨在预测房屋的热负荷和冷负荷。BP神经网络
2022-11-03 10:33:22
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MATLAB实现CNN-LSTM卷积长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2020b及以上。
2022-11-03 09:07:07
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MATLAB实现CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测（完整源码和数据）
数据为多特征分类数据，输入15个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
运行环境MATLAB2020b及以上。
2022-11-03 09:07:06
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