重构背景值双变权GM (1, 1) 中长期预测模型构建.pdf

针对矿井瓦斯浓度预测研究现状，提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。 该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据，形成适用于数据挖掘的平稳时间序列；基于该序列，调 用Python自带的ARIMA模块函数，构建瓦斯浓度预测模型；利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行 预测，并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小，进行模型预测效果评价；最后，利用满 足精度要求的预测模型，预测瓦斯浓度变化趋势。 以贵州某矿为例，采集2018年３月５日 至2018年３月７日的瓦斯数据作为样本数据，并调用Python的ARIMA模块建立预测模型，开展瓦斯浓度 预测研究。 结果表明，该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化，并使瓦斯浓度预测均方根误差低为2.34％，预测精度较高，可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。 

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本文档试图对如何从 Simulink 中内置的控制器制作 DLL 进行动手描述。 这使得在 Simulink 中开发高级控制器成为可能，然后从任意应用程序中使用它们。 具有 C 编程语言知识的人将本教程中的步骤转换为构建 Linux/Unix 库应该没有问题，从而扩大了本文档的范围，使其不仅适用于 Windows。

地质条件的复杂性是影响当前智能开采进一步发展的关键问题之一，亟需构建高精度回采工作面三维地质模型。通过分析智能开采地质模型的构建方法，并以黄陵一号矿某智能工作面为例，结合工作面所有的地质勘探资料，利用TIM-3D建模软件分别构建了工作面初始静态模型和回采工作面动态模型，搭载透明工作面数字孪生系统对智能开采地质模型进行展示；通过对比回采揭露真实煤厚值与地质模型预测煤厚值，分析静态地质模型与动态地质模型的误差，探讨模型误差产生的原因。分析认为：静态地质模型精度不能达到智能化开采的地质要求；更新后的动态地质模型可显著缩小煤厚预测误差，基本能达到智能化开采的地质需求；模型的误差是测量误差、采样数据量及其分布、插值算法选取共同造成的。综合认为模型的建立要充分融合工作面所有地质信息，模型建立巷道标志点的间隔应该小于10 m，模型动态更新的推采距离应该小于15 m。研究结果对于充分认识当前智能开采地质模型精度水平有重要意义，为下一步智能开采地质保障技术的发展具有借鉴意义。

教你怎么样用最快的速度批量处理数据，能节约大量时间，提高工作效率

电子商务商品信息模型构建论文 1商品静态信息的提取 1.1商品类别的划分 在进行商品信息提取之前应首先针对商品进行类别划分因为相同类型的商品往往具有相同的特征人们在购买时会根据所选购商品的类型所具有的独具特征做出购买决策因此为了使顾客在电子商务平台上对于商品的浏览行为更加方便在商品信息模型构建之初应首先考虑针对商品的特征进行类别的划分将具有相似特征的商品归为一类与此同时针对每个类别进行编码操作当有

利用电子万能试验机和Hopkinson杆，结合准静态和动态的试验方式，在大范围应变率（10-4~103）内进行了拉伸和压缩测试。根据试验数据，绘制了不同应变率下的真实应力应变曲线，构建了2024铝合金材料的动态本构模型。结果表明，2024铝合金是应变率不敏感材料；高应变率下，韧性降低，脆性增大；2024铝合金表现出明显的温度软化效应，随着应变的增大，试验件温度升高，温度软化效应放大；本构模型在大范围应变率内能精确预测动态力学性能。

分类的实现—模型构建 Classification Algorithms IF rank = ‘professor’ OR years > 6 THEN tenured = ‘yes’ Training Data Classifier (Model)

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