| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-13页 |
| ·智能岩石力学的发展与现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究目的 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 第二章 岩石力学与工程智能分析方法简介 | 第13-28页 |
| ·人工神经网络概述 | 第13-15页 |
| ·人工神经网络的原理 | 第14-15页 |
| ·神经网络的自学习 | 第15页 |
| ·BP神经网络算法 | 第15-18页 |
| ·BP神经网络算法的基本思想 | 第15-16页 |
| ·BP算法的基本步骤 | 第16-18页 |
| ·遗传算法 | 第18-21页 |
| ·遗传算法原理 | 第18-19页 |
| ·遗传算法解决工程实际问题的主要步骤 | 第19-21页 |
| ·进化神经网络算法简介 | 第21-28页 |
| ·进化神经网络算法的基本思想 | 第22-23页 |
| ·进化神经网络算法的基本步骤 | 第23-28页 |
| 第三章 回采巷道围岩移近量预测的进化神经网络模型 | 第28-50页 |
| ·回采巷道围岩移近量预测研究现状 | 第28-30页 |
| ·回采巷道围岩移近量预测研究现状和分析 | 第28-29页 |
| ·本章研究思路和方法手段 | 第29-30页 |
| ·影响回采巷道围岩移近量的因素分析 | 第30-31页 |
| ·原始数据的收集和整理 | 第31-35页 |
| ·成层顶底板岩体质量评价分析 | 第31-33页 |
| ·样本数据整理 | 第33-35页 |
| ·基于进化神经网络的回采巷道围岩移近量模型 | 第35-38页 |
| ·进化神经网络预测回采巷道移近量基本思想 | 第35-36页 |
| ·进化神经网络预测回采巷道围岩移近量基本步骤 | 第36-38页 |
| ·回采巷道围岩移近量预测的进化神经网络模型 | 第38-47页 |
| ·煤体—煤体回采巷道围岩移近量进化神经网络预测模型 | 第39-43页 |
| ·煤柱—煤体回采巷道围岩移近量进化神经网络预测模型 | 第43-47页 |
| ·工程实践分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 煤矿顶板来压进化神经网络预测模型 | 第50-64页 |
| ·工作面矿压显现基本规律概述 | 第50-52页 |
| ·煤矿顶板来压时间序列预测模型 | 第52-54页 |
| ·进化神经网络在采矿工程时间序列预报中应用的基本原理 | 第52-53页 |
| ·回采工作面顶板来压非线性时间序列预报建模方法 | 第53-54页 |
| ·山西三元王庄煤矿3043工作面矿压观测 | 第54-56页 |
| ·3043工作面概况 | 第54-55页 |
| ·三元王庄煤矿工作面支架工作阻力观测方法 | 第55-56页 |
| ·三元王庄煤矿顶板来压预测的进化神经网络模型建立 | 第56-62页 |
| ·网络学习训练样本整理 | 第56-57页 |
| ·三元王庄煤矿顶板来压预测的进化神经网络学习训练 | 第57-61页 |
| ·三元王庄煤矿顶板来压预测的进化神经网络模型外推预测分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 进化神经网络在回采巷道锚杆支护设计中的应用 | 第64-82页 |
| ·巷道锚杆支护设计研究现状 | 第64-65页 |
| ·常规锚杆支护设计方法概述 | 第65-67页 |
| ·工程类比法 | 第65-66页 |
| ·理论分析设计法 | 第66-67页 |
| ·实例知识的提取 | 第67-74页 |
| ·实例知识的收集 | 第67-72页 |
| ·构造样本库 | 第72-74页 |
| ·基于进化神经网络的回采巷道锚杆支护参数设计模型 | 第74-81页 |
| ·进化神经网络在回采巷道锚杆支护参数设计中运用的方法 | 第74-75页 |
| ·网络学习训练 | 第75-79页 |
| ·网络模型的建立及外推应用分析 | 第79-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第六章 结论和展望 | 第82-84页 |
| ·结论 | 第82页 |
| ·展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-88页 |
| 致谢 | 第88-90页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文和参加的科研项目 | 第90页 |
| 一、发表论文 | 第90页 |
| 二、科研项目 | 第90页 |
