| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 本论文研究的目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 岩爆的国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 岩爆的定义及发生机理研究的国内外现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 岩爆预测研究的国内外现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 岩爆防治研究的国内外现状 | 第12页 |
| 1.3 大数据及其国内外研究现状 | 第12-19页 |
| 1.3.1 大数据的定义 | 第13页 |
| 1.3.2 大数据思维的三大特点 | 第13-16页 |
| 1.3.3 大数据分析中的数学工具 | 第16-18页 |
| 1.3.4 大数据在各行业及岩爆预测中的应用 | 第18-19页 |
| 1.4 研究内容 | 第19-20页 |
| 第2章 参数估计与多元线性回归分析方法 | 第20-29页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 参数估计方法分析 | 第20-21页 |
| 2.3 多元线性回归分析 | 第21-28页 |
| 2.3.1 回归的释义与回归分析的作用 | 第21页 |
| 2.3.2 多元线性回归分析理论基础 | 第21-27页 |
| 2.3.3 逐步回归理论基础 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于参数估计的岩爆数据分析 | 第29-38页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 岩爆声发射数据模型检验 | 第29-33页 |
| 3.2.1 正态性检验 | 第29-31页 |
| 3.2.2 方差齐性检验 | 第31-33页 |
| 3.3 岩爆绝对能量预测 | 第33-37页 |
| 3.3.1 绝对能量均值的点估计与区间估计 | 第33-34页 |
| 3.3.2 绝对能量均值的曲线拟合 | 第34-35页 |
| 3.3.3 预测效果评估 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于多元线性回归分析的岩爆数据模型 | 第38-57页 |
| 4.1 引言 | 第38页 |
| 4.2 岩爆声发射实验数据的多元线性回归模型 | 第38-44页 |
| 4.3 BOX-COX变换下的多元线性回归模型 | 第44-50页 |
| 4.3.1 BOX-COX变换 | 第44-45页 |
| 4.3.2 BOX-COX变换下的逐步回归模型建立 | 第45-48页 |
| 4.3.3 逐步回归模型预测效果评估 | 第48-50页 |
| 4.4 基于Lasso算法的回归模型 | 第50-55页 |
| 4.4.1 Lasso算法介绍 | 第50-51页 |
| 4.4.2 Lasso算法下的回归模型建立 | 第51-53页 |
| 4.4.3 Lasso算法下回归模型的预测效果评估 | 第53-55页 |
| 4.5 BOX-COX变换下逐步回归和Lasso回归模型的预测效果比较 | 第55-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
