ANSYS LS-DYNA三维台阶抛掷爆破模拟课程：SPH-FEM算法下岩石堆积效果及安全指标监测全解析,ANSYS LS-DYNA三维台阶抛掷爆破模拟岩石堆积效果（sph-fem算法）的课程说明 本模型可用于模拟爆破飞石，对飞石的位移、速度等安全指标进行监测，也可模拟岩石爆破后的堆积效果。 对于岩石及堵塞段的损伤、应力、速度、位移等指标也可输出。 1.台阶抛掷爆破模型的建模方法及网格尺寸定义。 2.SPH粒子的生成方式及接触设置，包含岩石粒子与岩石网格的接触，岩石粒子与平台及两侧挡板的接触。 3.ls-prepost中对模型进行任意修改，对软件常用及实用功能进行操作演示。 4.详细的后处理教程，输出时程曲线、云图、改变颜色和粒子显示方式等。 ,关键词：ANSYS LS-DYNA；三维台阶抛掷爆破模拟；SPH-FEM算法；飞石监测；岩石堆积效果；建模方法；网格尺寸定义；SPH粒子生成；接触设置；ls-prepost修改；后处理教程。,ANSYS LS-DYNA：三维爆破模拟与SPH-FEM算法课程说明

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时间序列预测是数据分析领域的重要部分，它涉及到对历史数据序列的建模，以预测未来的趋势。长短期记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），在处理时间序列问题，尤其是序列中的长期依赖性时表现优异。本项目利用LSTM进行时间序列预测，并以MATLAB为开发环境，要求MATLAB版本为2018b或以上。 MATLAB是一种广泛使用的编程语言和计算环境，尤其在数学、科学和工程领域中。在LSTM的时间序列预测中，MATLAB提供了丰富的工具箱和函数支持，使得模型构建、训练和验证过程更为便捷。项目包含以下主要文件： 1. `main.m`：这是主程序文件，负责调用其他辅助函数，设置参数，加载数据，训练模型，以及进行预测和性能评估。 2. `fical.m`：可能是一个自定义的损失函数或者模型评估函数，用于在训练过程中度量模型的预测效果。 3. `initialization.m`：可能包含了模型参数的初始化逻辑，如权重和偏置的随机赋值，这在训练LSTM模型时至关重要。 4. `data_process.m`：这个文件处理原始数据，将其转化为适合输入到LSTM模型的形式。可能包括数据清洗、归一化、分序列等步骤。 5. `windspeed.xls`：这是一个包含风速数据的Excel文件，可能是用于预测的时间序列数据源。时间序列数据可以是各种形式，如股票价格、气温、电力消耗等。 在模型的评估中，使用了多个指标： - **R²（决定系数）**：R²值越接近1，表示模型拟合数据的程度越高；越接近0，表示模型解释数据的能力越弱。 - **MAE（平均绝对误差）**：衡量模型预测值与真实值之间的平均偏差，单位与目标变量相同，越小说明模型精度越高。 - **MSE（均方误差）**：是MAE的平方，更敏感于大误差，同样反映了模型的预测精度。 - **RMSE（均方根误差）**：MSE的平方根，与MSE类似，但其单位与目标变量一致。 - **MAPE（平均绝对百分比误差）**：以百分比形式衡量误差，不受目标变量尺度影响，但不适用于目标变量为零或负的情况。 通过这些评价指标，我们可以全面了解模型的预测性能。在实际应用中，可能需要根据具体业务需求调整模型参数，优化模型结构，以达到最佳预测效果。此外，对于时间序列预测，还可以考虑结合其他技术，如自回归模型(AR)、滑动窗口预测、集成学习等，以进一步提升预测准确性和稳定性。

预测模型评价指标 预测模型评价指标是预测模型性能评估的重要组成部分，主要从两个方面进行：区分度（Discrimination）和校准度（Calibration）。其中，区分度是指模型对样本的正确分类能力，而校准度是指模型对绝对风险预测的准确性。 区分度评价 区分度是评价预测模型性能的重要指标，常用的评价方法包括 AUC（Area Under the Curve）和 C-Statistic（Concordance Statistic）。AUC 是 ROC 曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）下方的面积，用于衡量模型的预测能力和区分度。C-Statistic 也可以用于评估模型的预测能力，特别是在生存分析模型中。 AUC 是一种常用的评价指标，通过计算假阳性率（FPR）和真阳性率（TPR）来绘制 ROC 曲线。AUC 越高，模型的区分度越好。一般来说，AUC 在 0.6 以下是低区分度，在 0.6~0.75 之间是中区分度，高于 0.75 是高区分度。 C-Statistic 也可以用于评估模型的预测能力，特别是在生存分析模型中。C-Statistic 是通过比较预测模型对所有可能的患者对的排序顺序与实际观察结果的一致性来计算的。C-Statistic 越高，模型的预测能力越强。 校准度评价 校准度是评价预测模型性能的另一个重要方面，通常通过校准曲线（Calibration curve）来评价模型的预测概率是否与实际观测结果一致。校准曲线的生成过程包括数据准备、预测概率计算和实际观测结果比较等步骤。 校准度评价的重要性在于，它可以帮助我们了解模型的预测概率是否与实际观测结果一致，从而更好地理解模型的性能。通过评价模型的校准度，我们可以更好地选择和调整模型，以提高模型的预测能力和准确性。 预测模型评价指标是预测模型性能评估的重要组成部分，通过评价区分度和校准度，我们可以更好地了解模型的性能和准确性，并选择和调整模型以提高预测能力和准确性。

基于yolov5+opencv苹果叶病害识别检测源码(3类病害，带GUI界面)+训练好的模型+评估指标曲线+操作使用说明.zip

本文提供了基于Python的高斯过程回归（GPR）的实例演示。它介绍了多输入单一输出回归的任务处理，涵盖了从生成虚拟数据到实施预测的完整流程。重点在于构建和训练GPR模型，在数据集上的表现情况以及如何解读预测结果及其不确定度范围；另外，还包括对所建立模型的有效性的多维评测。 适合人群：对机器学习感兴趣并希望通过具体案例深入理解和实际运用高斯过程回归的技术人员。 使用场景及目标：本教程的目标读者群体为想要深入了解高斯过程回归的理论依据以及其实践技巧的人群，特别是在解决涉及非参数数据的小样本回归分析、多指标评估等问题方面寻求方法的人们。 补充说明：尽管本文主要关注于高斯过程模型的具体构建步骤，但它也为感兴趣的个人指明了几项未来的拓展途径，例如改进核心公式以便更好地应对大型数据集合以及其他高级主题，有助于推动项目的不断发展完善。

如何使用Cadence Virtuoso进行5.5GHz低噪声放大器（LNA）的设计与仿真。主要内容涵盖LNA电路的搭建步骤，包括输入匹配网络、放大器主体和输出匹配网络的设计；以及多种仿真的设置与结果分析，如直流仿真、S参数仿真、稳定性仿真、小信号噪声系数、1dB压缩点仿真和三阶交截点仿真。文中还提供了具体的性能指标，如频率5.5GHz、增益>15dB、噪声系数<1.5dB、电源电压1.2V，并选用了65nm CMOS工艺。 适合人群：从事射频集成电路设计的工程师和技术人员，尤其是对低噪声放大器设计感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解低噪声放大器设计流程和仿真技巧的专业人士，旨在帮助他们掌握Cadence Virtuoso的具体操作方法，提升LNA设计能力。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论指导，还附带了完整的工程文件，便于读者动手实践和验证设计效果。

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这是 3 个独立指标的组合: TTM 波浪 A, TTM 波浪 B 和 TTM 波浪 C。

内容概要：本文档提供了名为“绝路航标JLHB”的副图指标代码，主要由三部分组成：市场趋势判断、买卖区间提示以及强势波段识别。其中，市场趋势通过计算收盘价与前一日的变动率来判断当前市场的涨跌情况；买卖区间则基于指数移动平均线（EMA）进行多空判断；强势波段部分利用了大盘和个股的价格走势对比，结合技术指标如CCI、月RSI等辅助判断。此外，还特别设置了“绝路航标”信号，在特定条件下发出买入信号。 适合人群：对股票技术分析有一定了解并希望借助技术指标辅助决策的投资者或交易员。 使用场景及目标：①帮助用户在日常交易中快速掌握市场动态；②提供明确的买卖时机参考，特别是当出现“绝路航标”信号时，可作为重要的入场依据；③结合CCI、月RSI等技术指标，进一步验证市场强弱，为中长期投资提供支持。 阅读建议：建议读者熟悉文中涉及的技术指标原理，尤其是EMA、CCI、RSI等常用工具的应用方法，以便更好地理解和运用该指标系统。同时，实际操作时应结合其他分析手段综合判断，避免单一依赖本指标做出投资决策。