大尺度采空区围岩断裂失稳信号的数据挖掘与破坏预测分析

为研究巷道顶板离层变化规律，基于离层的时间序列理论和弹性梁的弯曲理论，利用Maple符号运算和SAS统计分析功能，建立了考虑锚杆锚固因素和水平地应力因素的顶板力学模型。提出了确定离层临界值的方法，包括弹性临界值ωmax和失稳临界值δmax。通过分析离层预测值Xt与ωmax、δmax之间的关系，可确定巷道的合理支护时间以及判断顶板失稳。探讨了围岩失稳机制及其离层临界值的力学意义。以东滩矿1305运输巷道作为算例，得出：该巷道的ωmax和δmax值分别为16mm、35mm。在离层值达到16mm之前进行合理的加强支护可维持围岩稳定；当离层值达到35mm时，巷道即将失稳，需要采取防冲和冒顶预防措施。

采用锚杆+锚索复合支护形式，对大松动圈地质条件下巷道的掘进和使用中巷道变形问题进行优化。通过监测设备对回风巷围岩变形数据分析，发现巷道围岩变形量较小，且主要影响范围在距工作面40 m以内，满足巷道使用要求。

经济数据在数据挖掘算法中的应用至关重要，并衍生出许多实际应用。基于当前国际宏观经济指标，构建了数据仓库模型，并阐述其结构和实现特点。利用 SQL Server 2005 数据仓库和数据挖掘解决方案对经济数据进行分析，详细介绍了系统结构和算法实现。最后，探讨了数据挖掘应用的未来发展趋势及其在经济领域的 关键技术。

基于平衡路径，通过分支点失稳分析压杆的稳定性。

本数据集用于预测心电图心跳信号类别，包含超过 20 万条来自某平台的心电图数据记录，每条数据均由 1 列采样频次一致、长度相等的信号序列组成。为确保比赛公平，将抽取 10 万条作为训练集，2 万条作为测试集 A，2 万条作为测试集 B，并对心跳信号类别进行脱敏处理。数据集包含以下文件：testA.csv、sample_submit.csv 和 train.csv。

SalesMarket是一家大型跨国终端零售超市连锁企业，IBMSPSSModeler产品助力其快速成长和扩展。多年来，SalesMarket采用IBMSPSSModeler进行数据挖掘与预测统计分析，相关业务外包给DataUpperInc。DataUpper基于SalesMarket提供的数据及需求设计数据挖掘模型，并交付SalesMarket部署使用。此业务模式长期运行良好，为SalesMarket的科学决策和快速成长提供了有力支持。运营数据是SalesMarket的核心资产与商业机密，通过Modeler对运营数据进行分析挖掘，提供基于运营数据的分析结果。

数据挖掘的十大支柱 这十种算法被广泛认为是数据挖掘领域的基石，推动着从商业洞察到科学发现的进步: C4.5 算法: 构建决策树的经典算法，用于分类任务。 K-Means 算法: 一种强大的聚类算法，将数据点分组到不同的簇中。 支持向量机 (SVM): 用于分类和回归任务的强大而灵活的算法，擅长处理高维数据。 Apriori 算法: 用于发现频繁项集和关联规则的经典算法，揭示数据集中隐藏的关系。 EM 算法: 一种迭代算法，用于在存在隐藏变量的情况下找到概率模型的最大似然估计。 PageRank 算法: 最初用于对网页进行排名的算法，现已广泛应用于各种排名问题。 AdaBoost 算法: 一种集成学习方法，通过组合多个弱分类器来构建强大的分类器。 kNN 算法: 一种简单直观的算法，通过查找 k 个最近邻来进行分类和回归。 朴素贝叶斯算法: 一种基于贝叶斯定理的简单而有效的分类算法，假设特征之间是条件独立的。 CART 算法: 一种用于构建二叉决策树的算法，常用于分类和回归任务。

在数字化时代，CRISP-Data Mining和预测分析已成为处理大数据的重要工具。大数据的特征在于三个重要因素——容量、速度和可变性。讨论了用于数据挖掘的CRISP-DM和机器学习算法，这些算法能够开发预测模型并帮助管理决策。另一方面，讨论了电信行业的流失预测，这对于保留有价值的客户非常重要。借助流行的机器学习算法，例如决策树、聚类、神经网络、关联分析、支持向量机C5.0算法技术等，用于确定电信行业的客户流失率。研究结果表明，最常见的机器学习算法是决策树、神经网络和回归，它们被有效和高效地用于预测电信行业的客户流失。

探讨了随机信号的时域与频域特性，包括相关性分析和高斯白噪声的特性。