| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 变量注释表 | 第15-16页 |
| 1 绪论 | 第16-25页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第16-18页 |
| 1.2 突水预测技术发展现状与趋势 | 第18-22页 |
| 1.3 在线自适应差分进化极限学习机方法 | 第22-23页 |
| 1.4 论文结构 | 第23-24页 |
| 1.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 2 煤矿突水机理及突水因素 | 第25-37页 |
| 2.1 煤矿突水机理研究 | 第25-32页 |
| 2.2 煤矿突水影响因素分析 | 第32-36页 |
| 2.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 自适应差分进化极限学习机算法 | 第37-54页 |
| 3.1 人工神经网络 | 第37-40页 |
| 3.2 极限学习机 | 第40-43页 |
| 3.3 自适应差分进化极限学习机 | 第43-47页 |
| 3.4 在线自适应差分进化极限学习机 | 第47-50页 |
| 3.5 算法预测性能分析 | 第50-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 4 基于在线Sa E-ELM的煤矿多等级突水预测模型设计 | 第54-68页 |
| 4.1 数据准备 | 第55-59页 |
| 4.2 建立突水预测模型 | 第59-62页 |
| 4.3 结果分析 | 第62-67页 |
| 4.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 5 总结与展望 | 第68-71页 |
| 5.1 总结 | 第68-69页 |
| 5.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 作者简历 | 第76-78页 |
| 学位论文数据集 | 第78页 |