| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 煤层底板突水机理的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 矿井突水预测方法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 近几年的突水预测新理论、新方法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 粗糙集与支持向量机的研究现状 | 第16页 |
| 1.3 煤层底板突水预测存在的问题 | 第16-17页 |
| 1.4 论文研究思路和内容 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第17-19页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第19-20页 |
| 1.5 论文研究方法和创新点 | 第20-22页 |
| 1.5.1 论文研究方法 | 第20页 |
| 1.5.2 论文创新点 | 第20-22页 |
| 2 理论基础 | 第22-32页 |
| 2.1 粗糙集基本理论 | 第22-24页 |
| 2.1.1 知识表达系统 | 第22-23页 |
| 2.1.2 粗糙集 | 第23页 |
| 2.1.3 属性约简 | 第23-24页 |
| 2.1.4 连续属性离散化 | 第24页 |
| 2.2 模糊集基本理论 | 第24-25页 |
| 2.3 模糊C-均值聚类 | 第25页 |
| 2.4 支持向量机理论 | 第25-29页 |
| 2.4.1 支持向量机的基本原理 | 第26-29页 |
| 2.4.2 核函数 | 第29页 |
| 2.5 最小二乘支持向量机 | 第29-31页 |
| 2.6 RS与LSSVM相结合的可行性分析 | 第31-32页 |
| 3 基于RS-LSSVM的预测模型设计 | 第32-38页 |
| 3.1 RS-LSSVM模型的思想 | 第32-33页 |
| 3.2 RS-LSSVM模型的构建 | 第33-35页 |
| 3.2.1 样本收集与粗糙集处理 | 第33页 |
| 3.2.2 LSSVM模型结构的设计 | 第33-35页 |
| 3.3 RS-LSSVM仿真实验与分析 | 第35-38页 |
| 4 煤层底板突水信息提取 | 第38-52页 |
| 4.1 煤层底板突水影响因素分析 | 第38-41页 |
| 4.2 煤层底板突水信息粗糙集处理 | 第41-52页 |
| 4.2.1 煤层底板突水连续属性离散化 | 第41-45页 |
| 4.2.2 煤层底板突水信息特征提取 | 第45-52页 |
| 5 基于粗糙集与LSSVM的煤层底板突水预测 | 第52-62页 |
| 5.1 基于RS与LSSVM的煤层底板突水预测流程 | 第52-54页 |
| 5.2 RS-LSSVM突水模型的实现 | 第54-56页 |
| 5.2.1 样本数据的准备 | 第54页 |
| 5.2.2 LSSVM模型的实现 | 第54-56页 |
| 5.3 煤层底板突水对比实验 | 第56-62页 |
| 5.3.1 煤层底板突水预测实验对比 | 第56-60页 |
| 5.3.2 煤层底板突水预测结果分析 | 第60-62页 |
| 6 结论 | 第62-64页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第62-63页 |
| 6.2 研究展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 附录A 附录内容名称 | 第70-71页 |
| 作者简历 | 第71-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72-73页 |