焦炭產量演算法

1. 下列財產物資中，（）可以採用技術推演算法進行清查。

【答案】：C

技術推演算法主要適用於那些大量成堆、價廉笨重且不能逐項清點的物資，如露天堆放的煤、砂石、焦炭等。選項AB都是採用實地盤點法，選項D採用發函詢證的方法。

2. 焦炭綜合指數是什麼

焦炭綜合指數是一個反映焦炭市場綜合狀況的重要指標。

焦炭綜合指數具體涵蓋多個方面，它是通過綜合考慮焦炭市場的多個因素計算得出的。以下是詳細解釋：

一、定義與功能

焦炭綜合指數反映了焦炭市場的整體運行狀態。這一指數結合了焦炭的價格、供求狀況、市場交易活躍度以及相關政策因素等多種信息，通過一定演算法綜合計算得出。它不僅為市場參與者提供了決策參考，也用於預測市場走勢和行業發展動向。

二、計算因素

焦炭綜合指數的計算涉及多個關鍵因素。其中，焦炭的價格是核心因素之一，包括現貨價格和期貨價格。此外，焦炭的供求狀況也是計算指數時考慮的重要因素。市場交易的活躍度則通過交易量、交易金額等數據來反映。最後，相關政策因素，如環保政策、產能調控政策等，也會對焦炭市場產生影響，進而影響綜合指數的計算。

三、市場應用

焦炭綜合指數對於市場參與者具有重要意義。對於生產企業而言，通過關注這一指數，可以了解市場動態，制定合理的生產計劃。對於貿易商和投資者，焦炭綜合指數則是其進行貿易和投資決策的重要參考依據。同時，該指數還可以作為政府和行業監管機構制定政策時的參考依據之一。

總之，焦炭綜合指數是一個反映焦炭市場綜合狀況的重要指標，它涵蓋了價格、供求、交易活躍度以及政策等多個因素，為市場參與者提供了決策支持。通過對這一指數的分析，可以更好地了解焦炭市場的運行狀況和發展趨勢。

3. 【WOA-LSTM】基於WOA優化 LSTM神經網路預測研究（Matlab代碼實現）

鯨魚優化演算法（WOA）是一種新群智能演算法，具有簡單原理和較少參數，強大全局搜索能力。其捕食過程可類比於特定問題優化，通過旋轉、環繞和螺旋氣泡攻擊來實現。在捕食過程中，獵物位置對應最優解，鯨魚通過收縮環繞和螺旋調整位置。此演算法因其原理簡單、參數少、全局搜索能力強，適用於處理非線性問題，能有效避免傳統RNN梯度消失與爆炸問題。LSTM神經網路，通過增加記憶單元，實現記憶過往信息，增強學習能力，擅長處理非線性問題如配電網可靠性評估。

在LSTM模型中，參數選擇直接影響評估精度。鯨魚優化演算法由於其優勢，能更高效地對LSTM參數進行優化。研究展示了WOA-LSTM結合應用，用於窄帶通信網網路時延預測、焦炭質量預測和配電網可靠性評估，證明其在處理此類非線性問題中的有效性和精確性。

以下為基於WOA優化的LSTM神經網路的Matlab代碼實現。