| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 1 绪论 | 第7-17页 |
| ·引言 | 第7-8页 |
| ·国内外煤与瓦斯突出概况 | 第8页 |
| ·国内外现有研究成果综述 | 第8-10页 |
| ·煤与瓦斯突出预测的研究现状 | 第10-14页 |
| ·传统预测技术存在的问题及研究内容 | 第14-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 突出影响因素分析及预测指标体系的确定 | 第17-32页 |
| ·煤与瓦斯突出的危险因素分析 | 第17-21页 |
| ·掘进面煤与瓦斯突出危险源的确定 | 第21-23页 |
| ·掘进面突出危险性预测指标体系的确定 | 第23-27页 |
| ·预测指标的量化处理 | 第27-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 3 灰色关联分析辅助神经网络突出预测模型 | 第32-60页 |
| ·预测方案概述 | 第32-37页 |
| ·突出影响主控因素指标 AHP 分析 | 第37-42页 |
| ·突出影响主控因素的灰色关联分析 | 第42-47页 |
| ·人工神经网络模型 | 第47-53页 |
| ·基于 RBF 网络突出危险性预测模型的建立 | 第53-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 4 基于 RBF 神经网络掘进面突出预测系统的实现 | 第60-79页 |
| ·贵州林华矿业有限公司简介 | 第60-63页 |
| ·系统开发技术路线 | 第63-65页 |
| ·详细设计 | 第65-69页 |
| ·系统功能实现 | 第69-77页 |
| ·防突措施 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 5 结论 | 第79-82页 |
| ·主要结论 | 第79-80页 |
| ·论文创新点 | 第80页 |
| ·不足之处与展望 | 第80-82页 |
| 参考文献 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |