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瓦斯浓度的分形分析与混沌预测模型研究

摘要第1页
Abstract第6-7页
详细摘要第7-9页
Detailed Abstract第9-15页
1 绪论第15-25页
   ·研究背景与意义第15页
   ·国内外研究现状与发展趋势第15-21页
     ·接触式瓦斯突出预测研究第15-17页
     ·非接触式预测瓦斯突出的研究第17页
     ·时间序列的分形预测研究第17-18页
     ·混沌预测研究第18-21页
   ·研究内容与技术路线第21-23页
     ·研究内容第21页
     ·技术路线第21-23页
   ·论文的总体结构第23-25页
2 基于时间序列的极差分形模型第25-57页
   ·分形基础理论第25-31页
     ·分形的维数第27-29页
     ·函数图的分形维数第29-31页
     ·分形维数与尺度的关系第31页
   ·时间序列的分形特征研究第31-32页
     ·时间序列分形特性第32页
     ·分形布朗运动第32页
   ·时间序列极差分形模型第32-41页
     ·时间序列分割第32-33页
     ·基于R/S分析的极差分形指数第33-35页
     ·H指数的分形意义第35页
     ·极差分形指数的稳定性检验第35-36页
     ·H指数显著性的t检验第36页
     ·分形分布的特征函数第36-38页
     ·极差分形指数算法的改进第38页
     ·时间序列相关性第38-39页
     ·累积离差分析第39-41页
   ·瓦斯浓度极差分形模型的建模第41-46页
     ·建模方法第41-42页
     ·模型实验效果第42-46页
   ·极差分形模型深入研究第46-55页
     ·瓦斯浓度时间序列与H指数的关系第46-49页
     ·瓦斯危险性与H指数的关系第49-50页
     ·瓦斯浓度与瓦斯突出的关系第50-55页
   ·本章小结第55-57页
3 基于混沌理论的时间序列预测模型第57-93页
   ·混沌系统理论基础第57-67页
     ·混沌时间序列第59页
     ·重构相空间第59-62页
     ·时间序列的混沌特征识别第62-66页
     ·Lyapunov指数的经典计算方法第66-67页
   ·混沌预测经典算法第67-70页
     ·全域预测法第68页
     ·线性局域预测法第68-69页
     ·基于最大Lyapunov指数的预测模型第69页
     ·经典算法的特点第69-70页
   ·时间序列的混沌预测模型第70-76页
     ·对加权近邻局域预测模型的改进第70-71页
     ·非线性Volterra滤波预测模型第71-73页
     ·对Lyapunov指数预测模型的改进第73-76页
   ·瓦斯浓度混沌预测模型的建模第76-79页
     ·瓦斯浓度时间序列基础数据分析第77页
     ·时间序列的混沌特征提取第77页
     ·重构相空间第77-78页
     ·混沌预测模型第78-79页
   ·预测模型实验结果第79-87页
     ·瓦斯浓度时间序列基础数据分析第79页
     ·瓦斯浓度时间序列的混沌特征提取第79-82页
     ·重构相空间第82-83页
     ·Volterra模型的预测结果与误差第83-85页
     ·Lyapunov模型的预测结果与误差第85-87页
   ·混沌预测模型的的应用结果比较第87-90页
     ·Volterra模型与线性预测模型的比较第87-88页
     ·Volterra模型与Lyapunov模型的比较第88-89页
     ·Volterra模型与RBF神经网络预测模型的比较第89-90页
   ·本章小结第90-93页
4 煤矿瓦斯预测与模型应用第93-119页
   ·研究区概况第93-95页
     ·地理位置第93页
     ·矿井情况第93页
     ·瓦斯突出特点第93-94页
     ·瓦斯浓度时间序列数据源第94-95页
   ·极差分形模型与混沌预测模型应用第95-105页
     ·无突出危险的瓦斯浓度分析与预测第95-99页
     ·突出威胁区的瓦斯浓度分析与预测第99-104页
     ·突出危险区的瓦斯浓度分析第104-105页
   ·基于极差分形模型的瓦斯突出危险性预测与评价第105-110页
     ·危险性评价模型建模第105-106页
     ·评价模型计算方法第106-109页
     ·评价模型指标体系与判别标准第109-110页
   ·瓦斯浓度预测系统设计与实现第110-117页
     ·系统开发环境第110页
     ·系统结构设计第110-111页
     ·系统功能描述第111-112页
     ·主要功能实现第112-114页
     ·软件应用效果第114-117页
   ·本章小结第117-119页
5 结论与展望第119-121页
   ·结论第119页
   ·创新点第119-120页
   ·展望第120-121页
参考文献第121-127页
致谢第127-128页
作者简介第128页
学术成果第128-129页

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