| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 变量注释表 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14页 |
| 1.2 研究现状及成果概述 | 第14-19页 |
| 1.3 本文研究的主要内容及技术路线 | 第19-21页 |
| 2 煤与瓦斯突出与声发射技术 | 第21-28页 |
| 2.1 概述 | 第21页 |
| 2.2 煤岩体声发射产生机理及预测原理 | 第21-22页 |
| 2.3 煤岩体声发射信号特点 | 第22-23页 |
| 2.4 声发射参数及分析 | 第23-24页 |
| 2.5 声发射信号处理 | 第24-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 声发射多参数的主成分分析 | 第28-32页 |
| 3.1 概述 | 第28页 |
| 3.2 主成分分析法基本思想 | 第28页 |
| 3.3 PCA的数学模型 | 第28-29页 |
| 3.4 主成分个数确定原则 | 第29页 |
| 3.5 PCA的算法步骤 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 小世界回声状态网络(SW-ESN) | 第32-41页 |
| 4.1 概述 | 第32页 |
| 4.2 常用的神经网络 | 第32-33页 |
| 4.3 回声状态网络 | 第33-38页 |
| 4.4 小世界网络优化ESN | 第38-40页 |
| 4.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 基于PCA-SW-ESN煤与瓦斯突出预测体系 | 第41-51页 |
| 5.1 概述 | 第41页 |
| 5.2 基于PCA的声发射多参数提取 | 第41-44页 |
| 5.3 基于PCA-ESN声发射时间序列预测模型 | 第44-47页 |
| 5.4 基于PCA-SW-ESN的煤与瓦斯突出预测模型 | 第47-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 6 基于声发射多参数的煤与瓦斯突出预测模型在白音乌素煤矿的应用 | 第51-58页 |
| 6.1 矿井概况 | 第51-54页 |
| 6.2 预测指标的测定 | 第54页 |
| 6.3 实测数据在预测模型中的应用 | 第54-57页 |
| 6.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 7 结论与展望 | 第58-60页 |
| 7.1 结论 | 第58页 |
| 7.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 作者简历 | 第64-66页 |
| 学位论文数据集 | 第66页 |