为解决高瓦斯煤层采空区自然发火和瓦斯涌出量过大造成上隅角瓦斯超限的问题,结合O形圈理论,对采空区的渗流特性进行了分析。通过引进Ergun单相流半经验非线性渗流公式,结合连续性方程、动量方程、瓦斯动力弥散方程,建立了采空区流场的渗流模型;利用Fluent软件,结合具体实例,模拟预测并分析了采空区的风流速度场及瓦斯浓度场。模拟结果表明:根据O形圈理论以及渗流模型,利用Fluent软件进行模拟的结果符合实际情况,通过制定相应措施,提前消除了潜在的安全隐患。
2024-01-16 17:46:19 227KB 行业研究
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本项目利用网络爬虫技术从某天气预报网站抓取某一城市的历史天气数据,构建天气数据分析与预测系统,实现对天气状况、最高气温、最低气温、风力和风向等维度的可视化分析和横向纵向比较, 并构建机器学习聚类算法实现对天气数据的预测分析。
2024-01-16 00:02:15 58B 机器学习 数据分析 网络爬虫 Python
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为有效挖掘瓦斯涌出量监测数据隐含特征,预防瓦斯动力灾害,基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法、布谷鸟搜索算法(CS)和极限学习机(ELM)基本理论,构建了瓦斯涌出量的HHT-CSELM动态预测模型。通过EMD将样本序列分解成多个不同频率的本征模态函数(IMF)分量;利用Hilbert变换获取各分量的瞬时频率,并据此将IMF分量划分成较高频和低频,采用不同的预测模型进行预测,经叠加各预测值得到最终预测结果。以汾西矿业集团某矿瓦斯涌出量监测数据为例进行仿真实验,结果表明:HHT方法能有效降低数据复杂度,其最小相对误差为0.144%,最大相对误差为0.388%,平均相对误差为0.281%,具有较高的预测精度和泛化能力;更好地适用于非平稳时间序列预测。
2024-01-15 23:40:20 291KB 行业研究
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为提高工作面瓦斯涌出量预测的效率和准确率,提出了一种将遗传算法(GA)与极限学习机(ELM)相结合的瓦斯涌出量预测的新方法。为了避免ELM受输入权值矩阵和隐含层偏差随机性的影响,算法采用GA对ELM的输入权值矩阵和隐含层偏差进行优化,建立GA-ELM瓦斯涌出量预测模型。利用某矿瓦斯涌出量相关数据对该模型进行了实例分析,将ELM、SVM和BP算法预测结果与该模型进行了对比分析。结果表明:GA-ELM模型具有较高的预测精度,可以相对准确、高效地对工作面的瓦斯涌出量进行预测。
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在之前的文章中我们已经讲过Informer模型了,但是呢官方的预测功能开发的很简陋只能设定固定长度去预测未来固定范围的值,当我们想要发表论文的时候往往这个预测功能是并不能满足的,所以我在官方代码的基础上增添了一个滚动长期预测的功能,这个功能就是指我们可以第一次预测未来24个时间段的值然后我们像模型中填补 24个值再次去预测未来24个时间段的值(填补功能我设置成自动的了无需大家手动填补),这个功能可以说是很实用的,这样我们可以准确的评估固定时间段的值,当我们实际使用时可以设置自动爬取数据从而产生实际效用。本文修改内容完全为本人个人开发,创作不易所以如果能够帮助到大家希望大家给我的文章点点赞,同时可以关注本专栏(免费阅读),本专栏持续复现各种的顶会内容,无论你想发顶会还是其它水平的论文都能够对你有所帮助。 时间序列预测在许多领域都是关键要素,在这些场景中,我们可以利用大量的时间序列历史数据来进行长期预测,即长序列时间序列预测(LSTF)。然而,现有方法大多设计用于短期问题,如预测48点或更少的数据。随着序列长度的增加,模型的预测能力受到挑战。例如,当预测长度超过48点时,LSTM网络的预测
2024-01-15 21:00:38 1.01MB 毕业设计 个人开发 网络 网络
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蛋白质定位位点的分析是生物信息学中的重要任务。在具有多个指标/特征的基于酵母蛋白质测量数据的众多研究方法中,预测酵母蛋白质定位位点是一个有前途的领域。为了反映这些特征对预测任务的不同贡献,提出了一种基于加权特征集合(WFE)的聚类算法,以基于收集的酵母蛋白质定位数据预测酵母蛋白质定位位点。 WFE过程首先为特征分配不同的权重,然后对结果进行计算和呈现以获得最佳结果。对基于WFE的算法和其他几种基于加权特征思想的聚类算法的实验结果表明,我们的新算法在准确性和稳定性方面均优于其他特征加权类型算法。
2024-01-15 16:41:23 957KB Clustering Algorithm; Yeast Protein
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位于日本冲绳岛北部的亚热带“ Yambaru”森林拥有许多特有物种居住的珍贵生态系统。 然而,该地区还是冲绳林业的中心。 因此,可持续林业活动应考虑到自然环境。 为了促进该地区的可持续森林管理,我们使用易于计算的地形因素进行多元回归分析,以精细的分辨率对站点指数进行了预测。 对于以站点索引为因变量的多元回归分析,采用三个地形因子(有效起伏,开放度和高程)作为自变量。 解释了大约68%的方差,有效缓解是影响最大的变量。 这意味着可以以比以往任何时候都更高的分辨率来预测森林生产力。 对于环境保护和林业冲突的地点的可持续森林管理,以现场实际可用的最佳分辨率估算地点指数非常有用。 将来有可能通过检查其他环境因素来提高估计准确性。
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自主车辆的基于预测的GNSS欺骗攻击检测 python中基于预测的自动驾驶汽车GNSS欺骗攻击检测的实验实现更多信息,请参见
2024-01-14 22:49:53 7KB Python
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基于物理指标快速预测猪粪尿肥料成分含量的试验研究,杨增玲,韩鲁佳,本试验旨在研究家畜粪便的物理指标与其肥料成分含量的关系,用来预测猪粪便肥料成分含量。通过对鲜粪便的理化指标测定的试验数据
2024-01-14 18:30:58 328KB 首发论文
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有效和规范的资本市场可以被视为经济体可持续金融发展的前提。 为了提高股票市场的效率并减少不确定性,决策者必须采用波动率度量。 本文的主要目的是检验各种模型的相对能力,以预测未来的波动率,并设计适当的波动率模型以捕捉达卡证券交易所(DSE)股票收益的波动性。 通过利用从2001年11月27日到2013年7月31日的每日数据,发现从波动持续性的角度来看,MA(2)-GARCH(2,1)由于样本内和样本外准确性均更好。 相反,从捕获非对称效果的角度来看,MA(2)-EGARCH(1,3)更好。 因此,没有明确的获胜者,因此该决定应取决于有关人员的目的。
2024-01-14 16:41:30 3.04MB 波动率预测 GARCH 平均方程
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