粒子群算法(PSO)优化双向长短期记忆神经网络的数据分类预测，PSO-BiLSTM分类预测，多输入单输出。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

基于卷积神经网络-长短期记忆网络(CNN-LSTM)分类预测，matlab代码，要求2019及以上版本。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图。

长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的变体，专门用于处理和预测序列数据。它通过引入门控机制和记忆细胞，能够更好地捕捉序列中的长期依赖关系，并解决传统RNN中的梯度消失或爆炸问题。

提出了使用大型强子对撞机的ATLAS检测器收集的数据来寻找中性，弱相互作用，长寿命粒子的衰减的方法。 本文的分析使用了2015–2016年记录的s = 13 TeV时质子-质子碰撞数据的36.1 fb-1。 该搜索采用了一种技术，该技术利用两顶点策略和一种仅需要一个顶点并结合检测器中的额外活动的新技术，即可在μon光谱仪中重建衰落成射流的长寿命粒子的顶点，从而提高了使用寿命的灵敏度。 观察到的事件数量与预期的背景一致，并确定了几个基准信号的极限。

Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码) Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码)

由于在Cad中没有连续测量线段长度的命令，多数人都是利用查询直 线命令，将线段一段一段的测量再通过计算器相加，很是麻烦，现介 绍两种更为简单实用的多线段测量方法。

为了解决综掘工作面粉尘浓度过高工人作业环境差的问题,以某矿综掘工作面为参照建立物理模型,导入ANSYS并对该巷道模型在使用长压短抽式通风除尘时进行优化模拟,通过比较不同高度时压入式通风的粉尘分布情况确立了压入式风筒距离底板的合适高度。在此基础上优化长压短抽通风系统,通过比较发现当压入式风筒距离底板高度为2/3L（L为巷道高度）,抽出式风筒距离底板高度为0.7L,压入式风筒距离综掘面距离为（3.54.5）S1/2（S为巷道断面面积）、抽出式风筒距离综掘面距离小于S1/2时除尘效果较好。

GFRP管混凝土长柱统一体的初步探讨，刘庆洋，，借鉴“钢管混凝土统一理论”，本文将GFRP管混凝土视为统一体，既将其视为具有固有组合性能的的一种新型组合材料，通过试验和对试�

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