| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于人工神经网络的预测方法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于模糊理论的预测方法 | 第11页 |
| 1.2.3 基于灰色理论的预测方法 | 第11-12页 |
| 1.2.4 基于支持向量机的研究方法 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究工作 | 第13-15页 |
| 第二章 最小二乘支持向量机理论 | 第15-31页 |
| 2.1 统计学习理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 机器学习问题 | 第15-17页 |
| 2.1.2 VC维理论 | 第17页 |
| 2.1.3 推广性的界 | 第17-18页 |
| 2.1.4 结构风险最小化 | 第18-19页 |
| 2.2 支持向量机理论 | 第19-26页 |
| 2.2.1 回归分析简介 | 第19-20页 |
| 2.2.2 支持向量机回归的基本思想 | 第20页 |
| 2.2.3 标准SVM回归算法 | 第20-22页 |
| 2.2.4 LSSVM回归算法 | 第22-24页 |
| 2.2.5 核函数的选择 | 第24-25页 |
| 2.2.6 参数的选择方法 | 第25-26页 |
| 2.3 MATLAB工具箱的分类和功能 | 第26-28页 |
| 2.3.1 SVM工具箱简介 | 第26-27页 |
| 2.3.2 LSSVM工具箱简介 | 第27-28页 |
| 2.4 小结 | 第28-31页 |
| 第三章 基于最小二乘支持向量机的瓦斯涌出量预测模型的建立 | 第31-39页 |
| 3.1 煤层瓦斯形成和赋存 | 第31-32页 |
| 3.2 瓦斯涌出量的影响因素 | 第32-35页 |
| 3.2.1 自然因素 | 第33页 |
| 3.2.2 开采技术因素 | 第33-35页 |
| 3.3 瓦斯涌出量影响因子的选取 | 第35-37页 |
| 3.4 预测模型的建立 | 第37-38页 |
| 3.4.1 瓦斯涌出量预测的步骤 | 第37-38页 |
| 3.4.2 建模基本流程 | 第38页 |
| 3.5 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 瓦斯涌出量预测实例分析 | 第39-55页 |
| 4.1 基于LSSVM的瓦斯涌出量预测 | 第39-46页 |
| 4.1.1 开采煤层瓦斯涌出量预测 | 第39-42页 |
| 4.1.2 邻近煤层瓦斯涌出量预测 | 第42-44页 |
| 4.1.3 采空区瓦斯涌出量预测 | 第44-46页 |
| 4.2 基于BP人工神经网络的瓦斯涌出量预测 | 第46-53页 |
| 4.2.1 人工神经网络的原理和运行机制 | 第46-48页 |
| 4.2.2 基于BP人工神经网络的瓦斯涌出量预测建模 | 第48-50页 |
| 4.2.3 开采煤层瓦斯涌出量预测 | 第50-51页 |
| 4.2.4 临近煤层瓦斯涌出量预测 | 第51-52页 |
| 4.2.5 采空区瓦斯涌出量预测 | 第52-53页 |
| 4.3 瓦斯涌出量预测结果分析 | 第53-54页 |
| 4.4 小结 | 第54-55页 |
| 第五章 基于GUI的LSSVM瓦斯涌出量预测软件 | 第55-65页 |
| 5.1 软件编制环境简介 | 第55-58页 |
| 5.1.1 MATLAB图形用户界面平台简介 | 第55-56页 |
| 5.1.2 图形界面创建工具GUIDE简介 | 第56-58页 |
| 5.2 软件实现的功能 | 第58页 |
| 5.3 软件使用说明 | 第58-64页 |
| 5.4 小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第72页 |