矿业安全系统加权时间序列预测模型研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 前言 | 第8-16页 |
| 1.1 安全系统时间序列预测 | 第8-9页 |
| 1.2 安全系统事故的特征属性 | 第9-10页 |
| 1.3 安全系统加权预测方法研究 | 第10-16页 |
| 1.3.1 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 第二章 安全系统事故时间序列加权预测方法 | 第16-27页 |
| 2.1 安全系统事故预测常用方法 | 第16-21页 |
| 2.1.1 回归分析预测法 | 第16-17页 |
| 2.1.2 时间序列预测法 | 第17-18页 |
| 2.1.3 灰色预测法 | 第18-19页 |
| 2.1.4 马尔柯夫预测 | 第19-20页 |
| 2.1.5 神经网络预测法 | 第20页 |
| 2.1.6 组合预测法 | 第20-21页 |
| 2.2 事故预测精度检验方法 | 第21-23页 |
| 2.3 事故预测模型的选择 | 第23-24页 |
| 2.4 安全系统事故时间序列加权预测方法 | 第24-27页 |
| 2.4.1 事故时间序列加权预测方法特征 | 第24页 |
| 2.4.2 事故时间序列加权预测模型 | 第24-26页 |
| 2.4.3 短周期精度检验方法 | 第26-27页 |
| 第三章 安全系统事故加权预测中权函数研究 | 第27-35页 |
| 3.1 事故加权预测权函数的基本特征要求 | 第27页 |
| 3.2 常用非线性权函数 | 第27-30页 |
| 3.2.1 时间非线性函数 | 第27-28页 |
| 3.2.2 修正指数函数 | 第28页 |
| 3.2.3 统计值—时间非线性函数 | 第28页 |
| 3.2.4 残差—时间非线性函数 | 第28-29页 |
| 3.2.5 皮尔函数 | 第29-30页 |
| 3.3 权函数的判别原则及选择方法 | 第30-32页 |
| 3.3.1 权函数的判别原则 | 第30-31页 |
| 3.3.2 权函数的选择方法 | 第31-32页 |
| 3.4 权函数参数变化影响分析 | 第32-35页 |
| 第四章 矿业安全系统事故趋势加权预测 | 第35-45页 |
| 4.1 矿业安全系统事故趋势预测 | 第35-36页 |
| 4.1.1 事故趋势预测概况 | 第35页 |
| 4.1.2 矿业安全系统事故趋势预测的重要性 | 第35-36页 |
| 4.2 矿业安全系统事故趋势加权预测 | 第36-43页 |
| 4.2.1 建立事故时间序列 | 第36-37页 |
| 4.2.2 矿业安全系事故加权预测模型 | 第37-42页 |
| 4.2.3 预测精度检验 | 第42-43页 |
| 4.3 预测结果分析 | 第43-45页 |
| 第五章 结论 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士期间发表学术论文及国家专利 | 第52-53页 |
| 详细中英文摘要 | 第53-55页 |
