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🔥 内容介绍
矿井水灾是矿山安全开采生产“五大灾害”之首，易造成重大人员伤亡和财产损失。由于矿井水文地质条件复杂，矿井水灾害事故难以避免。当水灾发生时，若能快速推演出突水水流的漫延过程，制订科学的救灾方案和逃生线路，就能降低涉险人员的危险性，减少经济损失。
矿井巷道系统根据矿藏分布和矿脉走向布局，通常形成复杂的立体交叉三维网络结构。巷道断面存在多种类型（如矩形、拱形、梯形等），本赛题仅考虑矩形断面，断面底边与水平面平行，如图 1(a)所示。一段巷道用其两端断面底边中点的连线来表示，如图 1(b)所示的巷道用线段 𝐵𝐶 表示。
问题 1 若巷道的某一点发生突水，试分析水流过程，建立突水水流在巷道的流动漫延模型。
对附件 1 和附件 2 给出的两个矿井巷道网络，分别给出网络中各巷道水流的变化情况，其中附件 1 中的突水点位置为 A1 (5349.03,4931.90,10.00)，附件 2 中的突水点位置为 A2(4143.12,4376.28,6.33)。将结果分别保存到文件 result1-1.xlsx 和 result1-2.xlsx 中（模板文件在附件 3 中，所有结果均保留 2 位小数，下同），其中端点水流到达时刻是指突水水流首次流经该点的时刻，巷道充满水时刻是指巷道中水流的水平面达到巷道最高点的时刻。
问题 2 当矿井发生突水后，安全生产部门即刻监控到突水情况，并应尽快为每个工人的制订出有效逃生方案。请根据问题 1 中所建水流漫延模型，协助安全生产部门为各矿工设计最佳逃生路径。
假设工人在无突水水流巷道时，前进速度为 4 m/s；巷道内水面高度小于等于 0.3 m 时，工人逆水行进速度为 1 m/s，顺水行进速度为 2 m/s；当巷道内水面高度为超过 0.3 m 时，不建议涉水通行。
假设在突水 1 分钟时发布逃生通知，请对附件 1 和附件 2 给出的两个矿井巷道网络，分别给出各矿工的最佳逃生路径，其中附件 1 中的出入口位置分别为 (3252.16,3326.63,10.00)，(3173.10,2819.97,10.00)，矿工的位置分别为 (5808.18,5367.75,10.00)，(5194.00,4785.31,10.00)，(6190.81,3434.29,10.00)；附件 2 中的出入口位置分别为 (6336.99,6073.22,36.15)，(6416.05,6579.88,8.69)，矿工 的位 置分 别为 (4395.15,4614.53,6.59)， (3398.34,5965.56,1.31)，(3879.44,4125.47,6.22)。将结果分别保存到文件 result2-1.xlsx 和 result2-2.xlsx 中（模板文件在附件 3 中）。
问题 3 若矿井有两个突水点发生突水，分析水流过程，建立突水水流在巷道的流动漫延模型。对附件 1 和附件 2 给出的两个矿井巷道网络，分别给出网络中各巷道水流的变化情况，其中附件 1 中第二个突水点的位置为 B1 (3760.40,3808.33,10.00)，在 A1 点突水 4 分钟后开始突水；附件 2 中第二个突水点的位置为 B2 (5883.14,5643.35,40.37)，在 A2 点突水 5分钟后开始突水。将结果分别保存到文件 result3-1.xlsx 和 result3-2.xlsx 中（模板文件在附件3 中）。
问题 4 当矿井出现第二个突水点后，安全生产部门即刻监控到突水情况，并尽快调整逃生方案。请协助安全生产部门调整最佳逃生路径。
在前面问题的基础上，假设在第二突水点突水 1 分钟后，安全生产部门发布调整后的逃生方案。对附件 1 和附件 2 给出的两个矿井巷道网络，分别给出各矿工调整后的最佳逃生路径。请将结果分别保存到文件 result4-1.xlsx 和 result4-2.xlsx 中（模板文件在附件 3 中）。
附件说明
附件 1.xlsx、附件 2.xlsx 两个矿井的巷道网络数据，均包含“端点”和“巷道”两个工作表。“端点工作表记录了巷道中各端点的三维坐标 (X, Y, Z)（其中 XY 为水平面，Z 为高程）；“巷道”工作表记录了各巷道的两个端点编号。
附件 3 计算结果模板文件夹，其中result𝑗-𝑘.xlsx 问题 𝑗 中矿井 𝑘 的结果文件模板
⛳️ 运行结果
📣 部分代码
ysw1; % 加载数据
x=[v1,v3, v4]; % 风速
y=[Pc1, Pc3 ,Pc4]; % 煤尘
figure('color',[1 1 1])
scatter(x,y,'.')
xlabel('风速(m/s)'); ylabel(' 煤尘浓度(g/m3)'); grid off; axis tight
p = polyfit(x,y,1) % 拟合
Pc=p(1)*x+p(2);
hold on
plot(x,Pc,'r*--')
%% 空气中瓦斯浓度与风速映射关系建模
clc,clear,close all
ysw1; % 加载数据
x=[v1,v4]; % 风速
y=[Pg1,Pg4]; % 瓦斯
figure('color',[1 1 1])
scatter(x,y,'.')
xlabel('风速(m/s)'); ylabel(' 煤尘浓度(g/m3)'); grid off; axis tight
p = polyfit(x,y,1) % 拟合
Pc=p(1)*x+p(2);
hold on
plot(x,Pc,'r*--')
%% 矿井中温湿度与风速映射关系建模
clc,clear,close all
ysw1; % 加载数据
data = data1;
n=size(data);
🔗 参考文献
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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌟图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌟 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化
🌟 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、
🌟 通信方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配
🌟 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测
🌟电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、 多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化
🌟 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀
🌟 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别
🌟 车间调度
零等待流水车间调度问题NWFSP 、 置换流水车间调度问题PFSP、 混合流水车间调度问题HFSP 、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP
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