煤自燃性预测数学模型研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究现状 | 第9-15页 |
| ·研究内容及方法 | 第15-17页 |
| 2 煤样自燃参数实验测试 | 第17-36页 |
| ·煤自然发火实验 | 第17-25页 |
| ·程序升温实验 | 第25-29页 |
| ·准确测定煤自燃过程中气体变化率的升温氧化实验 | 第29-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 3 煤自燃倾向性模糊聚类和模式识别预测方法 | 第36-45页 |
| ·模糊聚类和模糊模式识别模型 | 第36-38页 |
| ·运用模糊聚类和模式识别法预测煤自燃倾向性 | 第38-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 4 采用最小二乘法确定煤自然发火期预测模型 | 第45-52页 |
| ·煤自然倾向性与实验数据之间的函数关系 | 第45-46页 |
| ·煤自燃过程中活化能计算方法 | 第46-47页 |
| ·最小二乘法 | 第47-49页 |
| ·用最小二乘法确定权重系数实例 | 第49-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 5 用神经网络预测煤自然发火期的算法 | 第52-61页 |
| ·预测煤自然发火期的人工神经网络模型 | 第54-55页 |
| ·神经网络的逆推学习算法 | 第55-56页 |
| ·神经网络的训练 | 第56-58页 |
| ·根据升温氧化实验预测煤自然发火期实例 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 6 结论 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·讨论 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67页 |
