| 摘要 | 第4-8页 |
| Abstract | 第8-13页 |
| 1 绪论 | 第17-26页 |
| 1.1 课题来源 | 第17页 |
| 1.2 研究背景及研究意义 | 第17-18页 |
| 1.3 研究目的 | 第18-19页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第19-23页 |
| 1.4.1 TBM的发展现状 | 第19-20页 |
| 1.4.2 基于非线性时间序列的数据挖掘方法研究现状 | 第20-23页 |
| 1.5 研究内容及技术路线 | 第23-26页 |
| 1.5.1 主要研究内容和研究方法 | 第23页 |
| 1.5.2 课题研究的特色和创新之处 | 第23-24页 |
| 1.5.3 技术路线 | 第24-26页 |
| 2 煤矿长斜井TBM施工风险识别与分析 | 第26-33页 |
| 2.1 工程概述 | 第26-27页 |
| 2.2 TBM简介 | 第27页 |
| 2.2.1 TBM的分类 | 第27页 |
| 2.2.2 TBM施工法的特点 | 第27页 |
| 2.3 煤矿长斜井TBM施工风险识别 | 第27-30页 |
| 2.3.1 风险的概念 | 第27-28页 |
| 2.3.2 TBM施工风险的特点 | 第28-29页 |
| 2.3.3 煤矿长斜井TBM施工的风险等级划分 | 第29-30页 |
| 2.3.4 煤矿长斜井TBM施工的风险因素辨识 | 第30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-33页 |
| 3 煤矿长斜井TBM施工风险评估 | 第33-55页 |
| 3.1 集对分析法 | 第33-35页 |
| 3.2 改进的集对分析法 | 第35-36页 |
| 3.3 煤矿长斜井TBM施工风险评估 | 第36-37页 |
| 3.3.1 建立风险评价的集对分析法表达式 | 第36页 |
| 3.3.2 确定指标权重 | 第36-37页 |
| 3.3.3 建立评估模型 | 第37页 |
| 3.4 基于风险偏好的煤矿长斜井TBM风险评估模型 | 第37-47页 |
| 3.4.1 风险偏好的概念 | 第37-38页 |
| 3.4.2 风险偏好的分类 | 第38-39页 |
| 3.4.3 产生风险偏好的原因 | 第39-40页 |
| 3.4.4 基于风险偏好函数的评估方法 | 第40-41页 |
| 3.4.5 实例分析 | 第41-46页 |
| 3.4.6 消除风险偏好的解决方法 | 第46-47页 |
| 3.5 煤矿长斜井TBM施工的风险趋势分析模型 | 第47-53页 |
| 3.5.1 偏联系数理论 | 第47-48页 |
| 3.5.2 集对势理论 | 第48-49页 |
| 3.5.3 基于集对势理论的煤矿长斜井TBM施工风险分析 | 第49-50页 |
| 3.5.4 实例分析 | 第50-53页 |
| 3.6 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 多变量煤矿长斜井TBM施工动态风险分析 | 第55-69页 |
| 4.1 混沌理论简介 | 第55-57页 |
| 4.2 混沌的概念及特征 | 第57-58页 |
| 4.2.1 混沌的定义 | 第57-58页 |
| 4.2.2 混沌的特点 | 第58页 |
| 4.3 混沌参数的计算方法 | 第58-60页 |
| 4.3.1 相空间重构 | 第58-60页 |
| 4.3.2 最大Lyapunov指数的确定 | 第60页 |
| 4.4 一阶局域法与双隐层神经网络组合预测模型 | 第60-61页 |
| 4.4.1 一阶局域法多步预测模型 | 第60-61页 |
| 4.4.2 一阶局域法与双隐层神经网络组合预测模型 | 第61页 |
| 4.5 实例分析 | 第61-66页 |
| 4.6 本章小结 | 第66-69页 |
| 5 煤矿长斜井TBM施工风险突变分析的分形方法 | 第69-79页 |
| 5.1 M-K检验 | 第69-70页 |
| 5.2 分形维数 | 第70页 |
| 5.3 多重分形去趋势波动分析法 | 第70-72页 |
| 5.4 实例分析 | 第72-76页 |
| 5.5 多重分形的复杂度辨识 | 第76-77页 |
| 5.6 结论 | 第77-79页 |
| 6 煤矿长斜井TBM施工风险波动分析的多尺度熵算法 | 第79-91页 |
| 6.1 样本熵算法 | 第79-80页 |
| 6.2 多尺度熵算法 | 第80页 |
| 6.3 煤矿长斜井TBM施工风险多尺度熵分析 | 第80-89页 |
| 6.3.1 数据来源 | 第80页 |
| 6.3.2 突变前风险等级相同，突变后风险等级依次变化的多尺度熵曲线 | 第80-84页 |
| 6.3.3 风险突变程度相同、风险突变等级不同的多尺度熵曲线 | 第84-86页 |
| 6.3.4 突变前风险等级相同，突变等级呈阶梯形变化的多尺度熵曲线 | 第86-89页 |
| 6.4 风险突变多尺度熵的复杂性辨识 | 第89-90页 |
| 6.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 7 结论 | 第91-93页 |
| 7.1 研究结论 | 第91-92页 |
| 7.2 研究有待改进之处 | 第92-93页 |
| 参考文献 | 第93-103页 |
| 致谢 | 第103-105页 |
| 作者简介 | 第105页 |
