改进的蚁群聚类算法在煤与瓦斯突出预测中的应用研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·国内外煤与瓦斯突出概况及研究意义 | 第11-13页 |
| ·煤与瓦斯突出机理研究现状 | 第13-16页 |
| ·各类假说存在问题及分析 | 第16-18页 |
| ·瓦斯主导作用假说存在的问题 | 第16-17页 |
| ·地应力作用假说存在的问题 | 第17页 |
| ·综合作用假说存在的问题 | 第17-18页 |
| ·化学本质作用假说存在的问题 | 第18页 |
| ·煤与瓦斯突出预测方法研究现状 | 第18-22页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第22页 |
| ·本论文研究方案 | 第22-25页 |
| ·主要研究内容 | 第22-23页 |
| ·研究步骤 | 第23-25页 |
| 第二章 煤与瓦斯突出影响因素分析 | 第25-31页 |
| ·地质构造 | 第25-26页 |
| ·地应力 | 第26-27页 |
| ·煤体结构 | 第27-28页 |
| ·煤层厚度 | 第28-29页 |
| ·瓦斯参数 | 第29页 |
| ·煤层埋藏深度 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 蚁群聚类算法 | 第31-47页 |
| ·聚类的基本概念 | 第31-35页 |
| ·相似度量方法 | 第31-32页 |
| ·聚类准则函数 | 第32-33页 |
| ·聚类算法的分类 | 第33-35页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第35-37页 |
| ·双桥实验 | 第35-36页 |
| ·蚂蚁觅食过程分析 | 第36-37页 |
| ·蚁群算法的数学模型及其实现步骤 | 第37-42页 |
| ·旅行商问题 | 第37-39页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第39-41页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第41页 |
| ·基本蚁群算法的结构流程图 | 第41-42页 |
| ·蚁群算法的性能分析 | 第42-43页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第42-43页 |
| ·蚁群算法的不足 | 第43页 |
| ·基本蚁群算法的改进 | 第43-45页 |
| ·精英策略的蚁群系统 | 第44页 |
| ·最大最小蚁群系统 | 第44-45页 |
| ·蚁群算法的应用 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第四章 改进蚁群算法的聚类模型研究 | 第47-55页 |
| ·种群分类蚁群算法与蚂蚁的感觉知觉特征 | 第47-48页 |
| ·群分类蚁群算法 | 第47-48页 |
| ·具有感觉知觉特征的蚁群算法 | 第48页 |
| ·改进的种群分类蚁群算法 | 第48-50页 |
| ·改进蚁群算法路途选择方法 | 第49页 |
| ·改进蚁群算法的信息素更新策略 | 第49-50页 |
| ·改进的蚁群聚类算法 | 第50-53页 |
| ·改进蚁群聚类算法的仿真实验 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 蚁群聚类算法在突出预测中的应用 | 第55-67页 |
| ·寺河矿概况 | 第55-56页 |
| ·寺河矿地质概况 | 第56-57页 |
| ·地质构造 | 第56页 |
| ·煤层 | 第56-57页 |
| ·瓦斯 | 第57页 |
| ·煤与瓦斯突出预测指标的确定与测定 | 第57-62页 |
| ·钻屑解吸指标(K1)测定 | 第57-58页 |
| ·瓦斯放散初速度(△p)测定 | 第58-59页 |
| ·煤的坚固性系数(f)测定 | 第59-61页 |
| ·煤层瓦斯含量测定 | 第61-62页 |
| ·煤层瓦斯压力测定 | 第62页 |
| ·寺河矿煤与瓦斯突出预测 | 第62-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第74页 |
