| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7页 |
| 1 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第18-24页 |
| 1.3 存在的问题 | 第24-25页 |
| 1.4 研究内容 | 第25页 |
| 1.5 研究技术路线 | 第25-28页 |
| 2 煤与瓦斯突出预测影响因素分析 | 第28-36页 |
| 2.1 煤与瓦斯突出过程 | 第28-29页 |
| 2.2 煤与瓦斯突出能量分析 | 第29-31页 |
| 2.3 煤与瓦斯突出预测影响因素 | 第31-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于支持向量机的开拓前煤与瓦斯突出区域预测模型研究 | 第36-48页 |
| 3.1 统计学习理论 | 第36-37页 |
| 3.2 支持向量机理论 | 第37-40页 |
| 3.3 粒子群优化方法 | 第40-43页 |
| 3.4 可行性分析 | 第43-44页 |
| 3.5 开拓前煤与瓦斯突出区域预测PSO-SVM模型 | 第44-45页 |
| 3.6 本章小结 | 第45-48页 |
| 4 吕梁某矿9号煤层瓦斯赋存规律及区域预测指标研究 | 第48-64页 |
| 4.1 矿井基本情况 | 第48-50页 |
| 4.2 瓦斯赋存规律研究 | 第50-52页 |
| 4.3 吕梁某矿9号煤层开拓前煤与瓦斯突出预测指标建立 | 第52页 |
| 4.4 地勘期间瓦斯资料分析 | 第52-63页 |
| 4.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 基于PSO-SVM的吕梁某矿9号煤层开拓前煤与瓦斯突出预测 | 第64-72页 |
| 5.1 开发工具及平台介绍 | 第64页 |
| 5.2 样本数据的选取 | 第64-66页 |
| 5.3 数据预处理 | 第66-68页 |
| 5.4 基于PSO-SVM的开拓前煤与瓦斯突出预测 | 第68-69页 |
| 5.5 与其它预测方法的对比 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 6 结论与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 结论 | 第72-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 作者简历 | 第78-82页 |
| 学位论文数据集 | 第82页 |
