| 1 绪论 | 第1-17页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·国内外煤与瓦斯突出的研究进展 | 第8-12页 |
| ·煤与瓦斯突出机理研究 | 第8-9页 |
| ·工作面煤与瓦斯突出的预测研究现状 | 第9-12页 |
| ·存在的主要问题 | 第12页 |
| ·软测量技术概述 | 第12-13页 |
| ·软测量技术的应用现状及前景 | 第13-15页 |
| ·课题来源及研究意义 | 第15页 |
| ·论文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·论文的章节安排 | 第16-17页 |
| 2 软测量技术及煤与瓦斯突出的软测量模型总体设计 | 第17-29页 |
| ·软测量技术的数学描述 | 第17页 |
| ·软测量建模的方法 | 第17-22页 |
| ·煤与瓦斯突出的软测量模型的总体设计 | 第22-28页 |
| ·辅助变量的确定 | 第23页 |
| ·现场数据的采集 | 第23-24页 |
| ·数据的预处理 | 第24-26页 |
| ·软测量模型的建立 | 第26-27页 |
| ·离线训练模型 | 第27页 |
| ·模型的在线校正 | 第27页 |
| ·模型的维护 | 第27-28页 |
| ·本章小节 | 第28-29页 |
| 3 基于神经网络的煤与瓦斯突出软测量模型的建立 | 第29-47页 |
| ·基于神经网络的软测量模型 | 第29-41页 |
| ·基于神经网络的软测量的通用模型 | 第30-32页 |
| ·BP 神经网络 | 第32-41页 |
| ·BP 神经网络模型 | 第32页 |
| ·BP 神经网络的学习算法及原理 | 第32-35页 |
| ·BP 神经网络算法的不足 | 第35-36页 |
| ·BP 神经网络的改进算法 | 第36-39页 |
| ·BP 网络设计 | 第39-41页 |
| ·基于BP 网络的煤与瓦斯突出的软测量模型的建立 | 第41-46页 |
| ·基于BP 网络的煤与瓦斯突出的软测量结构 | 第41-43页 |
| ·工作面煤与瓦斯突出的软测量模型的建立 | 第43-46页 |
| ·模型辅助变量与主导变量的选择 | 第43页 |
| ·数据的预处理 | 第43-44页 |
| ·BP 网络结构的确定 | 第44-45页 |
| ·BP 神经网络软测量模型流程 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 结果仿真与分析 | 第47-58页 |
| ·样本数据的获取 | 第47-48页 |
| ·网络训练及仿真 | 第48-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者在攻读硕士期间发表的论文及在读期间参与的科研项目 | 第63页 |