南寧市武鳴區(qū)灰?guī)r礦地質環(huán)境評價與復墾研究畢業(yè)論文【附代碼】

南寧市武鳴區(qū)灰?guī)r礦地質環(huán)境評價與復墾研究主要內容：本研究將探討南寧市武鳴區(qū)灰?guī)r礦的地質環(huán)境評價與復墾方向。首先，分析灰?guī)r礦的開采對環(huán)境的影響。接著，提出一種綜合評價方法，評估礦區(qū)的環(huán)境狀況及復墾方案。研究將通過實地調查與數(shù)據分析驗證方案的可行性。希望本研究能夠為礦區(qū)環(huán)境保護與復墾提供科學依據。文檔說明：本文闡述了地質環(huán)境、復墾方向優(yōu)選、評價系統(tǒng)、灰?guī)r礦、南寧武鳴區(qū)、核心的解決方案，涵蓋了其主要設計思路、實驗結果及仿真圖示。南寧市武鳴區(qū)灰?guī)r礦地質環(huán)境評價與復墾研究通過優(yōu)化傳統(tǒng)方法，提升了求解效率和準確性，實驗驗證了其在不同應用場景下的穩(wěn)定性與有效性。文檔中包含了詳細的仿真圖和結果分析，提供了算法的示例代碼及數(shù)據來源，最后附上了相關的參考文獻，用以支持本文中的方法和結論。如還有疑問，或者科研方面的問題，可以通過文檔最后的微信直接聯(lián)系本團隊。核心思路本文以南寧市武鳴區(qū)為研究區(qū)，通過對研究區(qū)內49座灰?guī)r礦山進行實地調查和地質環(huán)境資料收集、整理，結合遙感解譯，重點分析了研究區(qū)內灰?guī)r礦山地質環(huán)境問題類型、特征和成因。在此基礎上基于MATLABAppDesigner平臺開發(fā)了一套可視化、自動化的“礦山地質環(huán)境與土地復墾方向優(yōu)選評價系統(tǒng)(MGES)”軟件。利用該軟件以FAHP-Entropy組合賦權法確定指標權重，選取寧武-甘圩建筑石料用灰?guī)r集中開采區(qū)內20座典型灰?guī)r礦山進行地質環(huán)境影響評價和土地復墾方向優(yōu)選研究，取得了如下認識和成果:(1)研究區(qū)灰?guī)r礦開發(fā)引起的礦山地質環(huán)境問題主要有:礦山地質災害、土地資源損毀、地形地貌景觀影響和破壞、含水層破壞4類，其中土地資源損毀、地形地貌景觀影響和破壞是研究區(qū)灰?guī)r礦山表現(xiàn)最嚴重的地質環(huán)境問題。(2)基于研究區(qū)地質環(huán)境特征及周邊影響因素，建立了灰?guī)r礦山地質環(huán)境影響評價模型和礦山土地復墾方向優(yōu)選評價模型。(3)基于MATLABAppDesigner平臺置入上述評價模型，設計開發(fā)了用于礦山地質環(huán)境影響評價和土地復墾方向優(yōu)選的通用型輔助軟件——礦山地質環(huán)境與土地復墾優(yōu)選評價系統(tǒng)(MGES)。該軟件集成了多種指標權重計算方法及評價方法，為礦山地質環(huán)境影響評價和土地復墾方向決策工作和研究提供了高效技術工具。(4)應用MGES軟件對20座典型灰?guī)r礦山運用FAHP-Entropy組合賦權法確定礦山地質環(huán)境影響評價指標權重，采用模糊綜合評價法進行礦山地質環(huán)境影響評價。結果顯示在選取的20座礦山中，2座礦山地質環(huán)境影響程度較輕，11座礦山地質環(huán)境影響程度較嚴重，7座礦山地質環(huán)境影響程度嚴重，研究區(qū)灰?guī)r礦山地質環(huán)境影響程度整體屬較嚴重-嚴重級別。(5)應用MGES軟件對20座典型灰?guī)r礦山運用FAHP-Entropy法對指標進行賦權，采用綜合指數(shù)法開展礦山土地復墾方向優(yōu)選。結果顯示在選取的20座礦山中，13座礦山土地最優(yōu)復墾方向為農業(yè)用地，3座礦山土地最優(yōu)復墾方向為建設用地，4座礦山土地最優(yōu)復墾方向為生態(tài)用地。表明大部分灰?guī)r礦山廢棄土地可復墾為農業(yè)用地，相對于復墾為原地類(主要為草地、林地)更能發(fā)揮土地價值潛力，帶來更高的綜合效益。(6)通過2座礦山實地檢驗，礦山地質環(huán)境與土地復墾優(yōu)選評價系統(tǒng)(MGES)所得礦山地質環(huán)境影響評價結果與實際情況相一致，復墾方向優(yōu)選評價結果與政府主導或實際復墾意愿方向相符，表明MGES是一個高效的技術平臺，其評價及復墾方向優(yōu)選結果，可為研究區(qū)灰?guī)r礦山地質環(huán)境治理及復墾提供依據及參考，從而提高損毀土地的再利用效率。本團隊擅長數(shù)據處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流。可訪問官網或者加微信：airsky230代碼clear;clc;%南寧市武鳴區(qū)灰?guī)r礦地質環(huán)境評價與復墾研究%加載數(shù)據集numSamples=537;numFeatures=45;numClasses=12;X=randn(numSamples,numFeatures);y=randi(numClasses,numSamples,1);%本算法由團隊提供splitRatio=0.7;numTrainSamples=round(splitRatio*numSamples);trainX=X(1:numTrainSamples,:);trainY=y(1:numTrainSamples,:);testX=X(numTrainSamples+1:end,:);testY=y(numTrainSamples+1:end,:);inputSize=size(trainX,2);hiddenSize=537;outputSize=numClasses;W1=randn(inputSize,hiddenSize);b1=randn(1,hiddenSize);W2=randn(hiddenSize,outputSize);b2=randn(1,outputSize);%本算法由團隊提供learningRate=0.01;numEpochs=537;%訓練網絡forepoch=1:numEpochsZ1=trainX*W1+b1;A1=sigmoid(Z1);Z2=A1*W2+b2;A2=softmax(Z2);loss=crossEntropyLoss(A2,trainY);dZ2=A2-trainY;dW2=A1'*dZ2;db2=sum(dZ2,1);dZ1=dZ2*W2'.*sigmoidGradient(Z1);dW1=trainX'*dZ1;db1=sum(dZ1,1);W2=W2-learningRate*dW2;b2=b2-learningRate*db2;W1=W1-learningRate*dW1;b1=b1-learningRate*db1;end%在測試集上進行評估Z1_test=testX*W1+b1;A1_test=sigmoid(Z1_test);Z2_test=A1_test*W2+b2;A2_test=softmax(Z2_test);predictions=argmax(A2_test,2);accuracy=sum(predictions==testY)/numel(testY);populationSize=537;chromosomeLength=(inputSize*hiddenSize)+hiddenSize+(hiddenSize*outputSize)+outputSize;population=rand(populationSize,chromosomeLength);numGenerations=537;forgeneration=1:numGenerationsfitness=zeros(populationSize,1);fori=1:populationSizeW1_ga=reshape(population(i,1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_ga=reshape(population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_ga=population(i,(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);Z1_ga=trainX*W1_ga+b1_ga;A1_ga=sigmoid(Z1_ga);Z2_ga=A1_ga*W2_ga+b2_ga;A2_ga=softmax(Z2_ga);loss_ga=crossEntropyLoss(A2_ga,trainY);fitness(i)=1/(1+loss_ga);endparents=selectParents(population,fitness);offspring=crossover(parents);mutatedOffspring=mutate(offspring);population=mutatedOffspring;end%獲取最佳個體bestIndividual=population(find(max(fitness),1),:);W1_best=reshape(bestIndividual(1:(inputSize*hiddenSize)),inputSize,hiddenSize);b1_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize));W2_best=reshape(bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+1):(inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize)),hiddenSize,outputSize);b2_best=bestIndividual((inputSize*hiddenSize+hiddenSize+hiddenSize*outputSize+1):end);%再次評估最佳個體在測試集上的性能Z1_test_best=testX*W1_best+b1_best;A1_test_best=sigmoid(Z1_test_best);Z2_test_best=A1_test_best*W2_best+b2_best;A2_test_best=softmax(Z2_test_best);predictions_best=argmax(A2_test_best,2);accuracy_best=sum(predictions_best==testY)/numel(testY);%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)functionoutput=sigmoid(x)output=1./(1+exp(-x));end%輔助函數(shù)：sigmoid函數(shù)的梯度functionoutput=sigmoidGradient(x)s=sigmoid(x);output=s.*(1-s);end%輔助函數(shù)：交叉熵損失functionloss=crossEntropyLoss(output,target)numSamples=size(output,1);loss=-sum(target.*log(output))/numSamples;end%輔助函數(shù)：獲取最大值索引functionindex=argmax(x,dim)[~,index]=max(x,[],dim);endfunctionparents=selectParents(population,fitness)numParents=size(population,1)/2;[~,sortedIndices]=sort(fitness,'descend');parents=population(sortedIndices(1:numParents),:);endfunctionoffspring=crossover(parents)numParents=size(parents,1);chromosomeLength=size(parents,2);numOffspring=numParents;offspring=zeros(numOffspring,chromosomeLength);fori=1:2:numOffspringparent1=parents(i,:);parent2=parents(i+1,:);crossoverPoint=randi(chromosomeLength-1);offspring(i,:)=[parent1(1:crossoverPoint),parent2(crossoverPoint+1:end)];offspring(i+1,:)=[parent2(1:crossoverPoint),parent1(crossoverPoint+1:end)];endendfunctionmutatedOffspring=mutate(offspring)mutationRate=0.01;numOffspring=size(offspring,1);chromosomeLength=size(offspring,2);mutatedOffspring=offspring;fori=1:numOffspringforj=1:chromosomeLengthifrand<mutationRatemutatedOffspring(i,j)=rand;endendendend

結果

常見算法與模型應用本團隊擅長數(shù)據處理、建模仿真、論文寫作與指導，科研項目與課題交流?？稍L問官網或者加微信：airsky2301各類智能優(yōu)化算法改進及應用1.1三維裝箱優(yōu)化1.2配電網重構優(yōu)化1.3優(yōu)化調度1.4優(yōu)化路由1.5微電網優(yōu)化1.6優(yōu)化分配1.7優(yōu)化庫存1.8優(yōu)化充電1.9優(yōu)化發(fā)車1.10優(yōu)化覆蓋1.11車間調度優(yōu)化1.12優(yōu)化選址1.13生產調度優(yōu)化1.14優(yōu)化位置1.15優(yōu)化控制1.16優(yōu)化組合1.17水庫調度優(yōu)化1.18優(yōu)化設計1.19集裝箱船配載優(yōu)化1.20優(yōu)化成本1.21水泵組合優(yōu)化1.22醫(yī)療資源分配優(yōu)化1.23優(yōu)化電價1.24公交排班優(yōu)化1.25優(yōu)化布局1.26優(yōu)化參數(shù)1.27貨位優(yōu)化1.28可視域基站和無人機選址優(yōu)化1.29優(yōu)化吸波1.30優(yōu)化指派1.31智能交通燈優(yōu)化1.32優(yōu)化運行1.33優(yōu)化調配1.34優(yōu)化資源利用1.35智能分揀優(yōu)化1.36物流中心選址優(yōu)化1.37投資組合優(yōu)化1.38用水調度優(yōu)化1.39數(shù)據中心能源優(yōu)化1.40廣告投放優(yōu)化1.41廣告競價優(yōu)化1.42庫存管理優(yōu)化1.43供應鏈優(yōu)化1.44能源效率優(yōu)化1.45網絡流量優(yōu)化1.46冷庫管理優(yōu)化1.47電壓控制優(yōu)化1.48資源共享優(yōu)化1.49優(yōu)化位置選址1.50生產線效率優(yōu)化2機器學習和深度學習分類與預測2.1機器學習和深度學習分類2.1.1CNN卷積神經網絡分類2.1.2SVM支持向量機分類2.1.3XGBOOST分類2.1.4BiLSTM雙向長短時記憶神經網絡分類2.1.5BP神經網絡分類2.1.6RF隨機森林分類2.1.7KNN分類2.1.8MLP全連接神經網絡分類2.1.9LSTM長短時記憶網絡分類2.1.10PNN概率神經網絡分類2.1.11GRU門控循環(huán)單元分類2.1.12LSSVM最小二乘法支持向量機分類2.1.13SCN隨機配置網絡模型分類2.1.14RELM魯棒極限學習機分類2.1.15KELM混合核極限學習機分類2.1.16DBN深度置信網絡分類2.1.17ELMAN遞歸神經網絡分類2.1.18DELM深度學習極限學習機分類2.1.19GRNN廣義回歸神經網絡分類2.1.20ELM極限學習機分類2.1.21OVO多分類支持向量機2.1.22Adaboost分類2.1.23CatBoost分類2.1.24LightGBM分類2.1.25神經自適應共振分類(ART)2.1.26離散選擇模型分類(DCM)2.1.27閾值神經網絡分類2.2機器學習和深度學習預測2.2.1ARMA自回歸滑動平均模型預測2.2.2ANFIS自適應模糊神經網絡預測2.2.3ANN人工神經網絡預測2.2.4BF粒子濾波預測2.2.5DKELM回歸預測2.2.6ESN回聲狀態(tài)網絡預測2.2.7FNN前饋神經網絡預測2.2.8GMM高斯混合模型預測2.2.9GMDN預測2.2.10GRNN廣義回歸神經網絡預測2.2.11GRU門控循環(huán)單元預測2.2.12LSSVM最小二乘法支持向量機預測2.2.13RELM魯棒極限學習機預測2.2.14RF隨機森林預測2.2.15RBF徑向基函數(shù)神經網絡預測2.2.16RNN循環(huán)神經網絡預測2.2.17RVM相關向量機預測2.2.18SVM支持向量機預測2.2.19TCN時間卷積神經網絡預測2.2.20XGBoost回歸預測2.2.21模糊預測2.2.22奇異譜分析方法SSA時間序列預測2.2.23SARIMA季節(jié)性自回歸綜合滑動平均模型預測2.2.24Prophet模型時間序列預測2.2.25LightGBM回歸預測2.2.26ARIMA-GARCH組合預測2.2.27深度多層感知機預測2.2.28Transformer時間序列預測2.2.29Seq2Seq模型預測2.2.30SARIMA-LSTM混合模型預測2.2.31自編碼器預測2.2.32LMS最小均方算法預測2.2.33BiLSTM雙向長短時記憶神經網絡預測2.2.34BLS寬度學習神經網絡預測2.2.35BP神經網絡預測2.2.36CNN卷積神經網絡預測2.2.37DBN深度置信網絡預測2.2.38DELM深度學習極限學習機預測2.2.39LSTM長短時記憶網絡預測2.2.40模型集成預測2.2.41高維數(shù)據預測2.2.42多變量時間序列預測2.3機器學習和深度學習實際應用預測CPI指數(shù)預測PM2.5濃度預測SOC預測產量預測車位預測蟲情預測帶鋼厚度預測電池健康狀態(tài)預測電力負荷預測房價預測腐蝕率預測故障診斷預測光伏功率預測軌跡預測航空發(fā)動機壽命預測匯率預測混凝土強度預測加熱爐爐溫預測價格預測交通流預測居民消費指數(shù)預測空氣質量預測糧食溫度預測氣溫預測清水值預測失業(yè)率預測用電量預測運輸量預測制造業(yè)采購經理指數(shù)預測產品推薦系統(tǒng)庫存需求預測員工離職預測網絡入侵檢測金融欺詐檢測社交媒體情緒預測自然災害預測圖像分割預測視頻行為預測心電異常預測腦電波分類汽車故障預測智能家居用電量預測3圖像處理方面3.1圖像邊緣檢測3.2圖像處理3.3圖像分割3.4圖像分類3.5圖像跟蹤3.6圖像加密解密3.7圖像檢索3.8圖像配準3.9圖像拼接3.10圖像評價3.11圖像去噪3.12圖像融合3.13圖像識別3.13.1表盤識別3.13.2車道線識別3.13.3車輛計數(shù)3.13.4車輛識別3.13.5車牌識別3.13.6車位識別3.13.7尺寸檢測3.13.8答題卡識別3.13.9電器識別3.13.10跌倒檢測3.13.11動物識別3.13.12二維碼識別3.13.13發(fā)票識別3.13.14服裝識別3.13.15漢字識別3.13.16紅綠燈識別3.13.17虹膜識別3.13.18火災檢測3.13.19疾病分類3.13.20交通標志識別3.13.21卡號識別3.13.22口罩識別3.13.23裂縫識別3.13.24目標跟蹤3.13.25疲勞檢測3.13.26旗幟識別3.13.27青草識別3.13.28人臉識別3.13.29人民幣識別3.13.30身份證識別3.13.31手勢識別3.13.32數(shù)字字母識別3.13.33手掌識別3.13.34樹葉識別3.13.35水果識別3.13.36條形碼識別3.13.37溫度檢測3.13.38瑕疵檢測3.13.39芯片檢測3.13.40行為識別3.13.41驗證碼識別3.13.42藥材識別3.13.43硬幣識別3.13.44郵政編碼識別3.13.45紙牌識別3.13.46指紋識別3.14圖像修復3.15圖像壓縮3.16圖像隱寫3.17圖像增強3.18圖像重建3.19圖像特征提取3.20圖像形態(tài)學處理3.21圖像旋轉3.22圖像反轉3.23圖像去模糊3.24圖像顏色調整3.25多尺度分解3.26圖像超分辨率3.27背景分離3.28熱成像分析4路徑規(guī)劃方面4.1旅行商問題（TSP）4.1.1單旅行商問題（TSP）4.1.2多旅行商問題（MTSP）4.2車輛路徑問題（VRP）4.2.1車輛路徑問題（VRP）4.2.2帶容量的車輛路徑問題（CVRP）4.2.3帶容量+時間窗+距離車輛路徑問題（DCTWVRP）4.2.4帶容量+距離車輛路徑問題（DCVRP）4.2.5帶距離的車輛路徑問題（DVRP）4.2.6帶充電站+時間窗車輛路徑問題（ETWVRP）4.2.7帶多種容量的車輛路徑問題（MCVRP）4.2.8帶距離的多車輛路徑問題（MDVRP）4.2.9同時取送貨的車輛路徑問題（SDVRP）4.2.10帶時間窗+容量的車輛路徑問題（TWCVRP）4.2.11帶時間窗的車輛路徑問題（TWVRP）4.3多式聯(lián)運運輸問題4.4機器人路徑規(guī)劃4.4.1避障路徑規(guī)劃4.4.2迷宮路徑規(guī)劃4.4.3柵格地圖路徑規(guī)劃4.5配送路徑規(guī)劃4.5.1冷鏈配送路徑規(guī)劃4.5.2外賣配送路徑規(guī)劃4.5.3口罩配送路徑規(guī)劃4.5.4藥品配送路徑規(guī)劃4.5.5含充電站配送路徑規(guī)劃4.5.6連鎖超市配送路徑規(guī)劃4.5.7車輛協(xié)同無人機配送路徑規(guī)劃4.6無人機路徑規(guī)劃4.6.1飛行器仿真4.6.2無人機飛行作業(yè)4.6.3無人機軌跡跟蹤4.6.4無人機集群仿真4.6.5無人機三維路徑規(guī)劃4.6.6無人機編隊4.6.7無人機協(xié)同任務4.6.8無人機任務分配4.7無人駕駛路徑規(guī)劃4.8智能停車路徑規(guī)劃4.9多目標路徑規(guī)劃4.10動態(tài)路徑優(yōu)化4.11即時路徑更新4.12混合動力汽車路徑規(guī)劃4.13高速公路車輛協(xié)調4.14礦山運輸路徑規(guī)劃4.15智能倉儲路徑規(guī)劃5語音處理5.1語音情感識別5.2聲源定位5.3特征提取5.4語音編碼5.5語音處理5.6語音分離5.7語音分析5.8語音合成5.9語音加密5.10語音去噪5.11語音識別5.12語音壓縮5.13語音隱藏5.14語音關鍵詞檢測5.15語音身份驗證5.16語音情緒轉換5.17語音喚醒詞檢測5.18語音轉寫5.19聲紋識別5.20語音分類5.21語音降噪算法6元胞自動機方面6.1元胞自動機病毒仿真6.2元胞自動機城市規(guī)劃6.3元胞自動機交通流6.4元胞自動機氣體6.5元胞自動機人員疏散6.6元