地下水位预测的神经网络代码比较LSTM、CNN和NARX

本研究采用多角度分析，揭示了淮南潘二煤矿区主要含水层的水力联系和断层导阻水性。结果表明，奥陶系灰岩含水层与太原组C3Ⅲ段灰岩含水层密切相连，F1断层在太原组C3Ⅰ、C3Ⅱ段为阻水断层，在C3Ⅲ段和奥陶系为导水断层。

漫谈递归神经网络：RNN与LSTM 递归神经网络 (RNN) 是一种专门处理序列数据的神经网络，它能够捕捉时间序列信息，在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。然而，传统的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，难以学习到长距离依赖关系。为了克服这些问题，长短期记忆网络 (LSTM) 应运而生。LSTM 通过引入门控机制，可以选择性地记忆和遗忘信息，从而有效地捕捉长距离依赖关系。 RNN：捕捉序列信息的利器 RNN 的核心在于其循环结构，允许信息在网络中传递和积累。每个时间步，RNN 接收当前输入和前一时刻的隐藏状态，并输出新的隐藏状态和预测结果。这种循环结构使得 RNN 能够学习到序列数据中的时间依赖关系。 LSTM：破解长距离依赖难题 LSTM 通过引入输入门、遗忘门和输出门，精细地控制信息的流动。 遗忘门决定哪些信息需要从细胞状态中丢弃。 输入门决定哪些新信息需要被存储到细胞状态中。 输出门决定哪些信息需要从细胞状态中输出到隐藏状态。 RNN 与 LSTM 的应用 RNN 和 LSTM 在众多领域都有着广泛的应用，例如： 自然语言处理： 文本生成、机器翻译、情感分析等。 语音识别： 语音转文本、语音搜索等。 时间序列分析： 股票预测、天气预报等。

这是一个专注于将计算机科学技术应用于经济学相关主题的项目，我们致力于建立一个易于使用的工具箱，用于后端经济预测神经网络模型的验证。我们使用Python脚本构建了神经网络，用于预测经济和金融数据。项目中主要采用Keras作为主要框架，后端基于TensorFlow。我们将26个汇率时间序列输入到循环神经网络中，使用滞后值预测CAD-USD汇率未来的变化。项目代码库包含NumPy、Pandas和Scikit-learn等数据处理库，以及Matplotlib和Bokeh用于可视化。

嘉陵江水质模糊神经网络预测算法研究

为了探讨乌东煤矿煤层顶板含水层之间的水力关系，本研究采用了统计分析、Piper三线图及Gibbs图等方法，对基岩地下水、第四系地下水及地表水的水化学特征进行了定性分析。通过比较不同水体中Cl-浓度的差异，定量评估了相邻含水层之间的水力连接程度。研究结果显示，所有地下水样品的pH值均在7.1～8之间，属于弱碱性水。随着含水层埋深的增加，地下水的总溶解固体（TDS）逐渐升高，而地表水和第四系地下水的TDS均低于基岩地下水。基岩地下水、第四系地下水和地表水的主要水化学类型分别为Cl·SO4-Na、HCO3·SO4-Na·Ca、SO4·Cl·HCO3-Na和SO4·Cl·HCO3-Na·Ca。基岩地下水样品受到浓缩作用的影响，而地表水和第四系地下水则受到岩石风化和蒸发的影响。此外，研究区域内地下水和地表水还发生了阳离子的交换作用。第四系地下水与地表水之间的水力联系度为0.361，属于中等程度；而第四系地下水与基岩地下水之间的水力联系度为0.404，属于低程度。这些研究成果可为乌东煤矿的水文地质环境评价及相关水资源管理提供重要参考依据。

代码内容完整，未经过任何恶意更改，可直接使用。绝对诚信~用于交通流量预测。

MATLAB实现的小波神经网络时间序列预测代码提供下载。

提供了用于热化学储能系统的神经网络 MATLAB 代码，该代码结合了神经网络自回归外生输入 (NARX) 模型和受物理启发的误差计算。该存储库包含四个代码文件： PINN_TCES.m：主脚本 plot_best_worst.m：绘图功能 computePHYLOSS.m：物理误差的损失函数计算 computeJPHY.m：物理误差雅可比行列式的计算 默认情况下，MATLAB 神经网络工具箱的训练脚本位于 c:/Program Files/MATLAB/ ' version ' /toolbox/nnet/nntrain。建议创建该文件夹的副本，因为需要对其进行修改。此外，请将复制文件夹的位置添加到优先级较高的 MATLAB 搜索路径中。 所使用的训练算法包含在脚本 trainbr.m 中，有两个选项：直接修改此脚本或创建此脚本副本并使用不同的文件名。在 trainbr 脚本（或副本）中，请相应地调整 initializeTraining、trainingIteration 和 computeDX 函数。 注意：原始脚本是针对“MSE + L2”正则化方法开发的，请根据需要进行调整。

陕北能源化工基地作为我国重要的能源生产基地，其煤炭开采活动对干旱半干旱地区的地下水资源产生了显著影响。通过对该区域多个大型矿井的煤炭产量和排水量进行统计分析，确定了平均吨煤排水系数，并计算了不同采煤强度年份的排水量。结合近20年的降雨量、观测井水位等资料，定量分析了采煤排水条件下的地下水位埋深、降雨入渗补给量、蒸发量等指标，并探讨了地表水与地下水、矿井水与地下水之间的转化关系。研究结果表明，大规模煤炭开采导致的矿井排水量增加是造成该区域水资源量衰减和三水转化关系改变的主要原因。