| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 选题的目的及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外关于煤与瓦斯突出预测的常用方法 | 第9-10页 |
| 1.3 煤与瓦斯突出监测技术的现状 | 第10-11页 |
| 1.4 本文研究的目标及主要内容 | 第11页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 煤与瓦斯突出产生的电磁辐射现象 | 第12-15页 |
| 2.1 受载煤岩体破裂产生电磁辐射的原理 | 第12页 |
| 2.2 伴随产生的电磁辐射信号传播规律及其衰减特征 | 第12-14页 |
| 2.3 分析使用电磁辐射技术监测煤与瓦斯突出的可行性研究 | 第14页 |
| 2.4 本章小结 | 第14-15页 |
| 第三章 煤与瓦斯突出预测系统的实现 | 第15-32页 |
| 3.1 煤与瓦斯突出预测系统的详细设计 | 第15-16页 |
| 3.2 电磁辐射信号监测仪的系统构成 | 第16-19页 |
| 3.3 软件的组成及功能 | 第19-30页 |
| 3.3.1 实时数据的采集和显示 | 第20-29页 |
| 3.3.2 AR 模型预测数据的显示 | 第29-30页 |
| 3.4 数据误差分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 煤与瓦斯突出预测的 AR 模型算法 | 第32-50页 |
| 4.1 AR 模型简介 | 第32页 |
| 4.2 AR 模型方法原理 | 第32-33页 |
| 4.3 AR 模型阶数确定方法 | 第33-37页 |
| 4.3.1 FPE 准则(最小预报误差准则) | 第34-35页 |
| 4.3.2 AIC 准则(最小信息准则) | 第35-36页 |
| 4.3.3 AR(p)模型的 AIC 准则具体形式 | 第36页 |
| 4.3.4 BIC 准则 | 第36-37页 |
| 4.4 模型参数估计 | 第37-43页 |
| 4.4.1 最小二乘估计(LS)法 | 第37-41页 |
| 4.4.2 最小方差估计法(LMS 估计) | 第41-43页 |
| 4.5 C | 第43-44页 |
| 4.5.1 C | 第43页 |
| 4.5.2 Visual Studio 2010 开发工具 | 第43-44页 |
| 4.6 AR 预测模型的程序设计 | 第44-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 论文总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
