煤矿井下千米钻机是一个既用清水又排污水的耗水大户,供、排水压力巨大。文章以千米钻机用水水质要求作为系统工艺研究指标(含固率不高于20 mg/L,p H=6~8),对钻孔污水进行了固液分离及精密过滤技术研究,形成了一套井下煤泥水就地处理及净化系统,实现了井下钻孔煤泥水就地澄清再利用,煤泥直接成饼装车。该工艺既可解决钻机清水耗费量大,又可解决井下排污难、污染环境等问题,缓解水资源短缺的矛盾,同时节省大量供、排水能耗。

国内综采工作面巷道超前支护形式基本采用单体液压支柱配合铰接顶梁(∏型梁)或迈步式巷道超前支护液压支架2种方式。单体液压支柱配合铰接顶梁支护,工人劳动强度大、支护强度低,不利于安全管理;施工占用人员多,支护材料消耗高,不符合当前煤炭形势的需要。迈步式超前支护液压支架工作阻力偏高、吨位较大、反复支撑对巷道顶板破坏严重,不适应矿山压力大、自然发火煤层的应用。循环式巷道超前支护支架提前替代永久支护,利用轨道运输车将支架从支护末端运转至前段,杜绝了人工作业,避免了反复支撑顶板,且适用巷道变形量大的巷道,适应范围广。

MATLAB算法-循环神经网络(RNN)算法详解，附代码

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑 进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据， 神经科学中的发现，该发现也获得了诺贝尔医学奖： 人脑视觉机理后脑皮层的不同视觉神经元，与瞳孔所受刺激之间，存在某种对应关系。 这个发现激发了人们对于神经系统的进一步思考。神经-中枢-大脑的工作过程，或许是一个不断迭代、不断抽象的过程。

1. Matlab实现基于门控循环单元的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图、预测误差图、预测结果图等等 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 6. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DT1hWRkpoVVJ3TGZv?tab=BB08J2

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MATLAB实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元数据分类预测 1.Matlab实现WOA-CNN-BiGRU多特征分类预测，多特征输入模型，运行环境Matlab2020b及以上； 2.基于鲸鱼算法(WOA)优化卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)分类预测，优化参数为，学习率，隐含层节点，正则化参数； 3.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； 4.data为数据集，输入12个特征，分四类；运行主程序即可，其余为函数文件，无需运行.

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