基于分形—混沌理论的煤与瓦斯突出预测研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·国内外煤与瓦斯突出概况 | 第12-13页 |
| ·国外煤与瓦斯突出概况 | 第12页 |
| ·国内煤与瓦斯突出概况 | 第12-13页 |
| ·国内外关于突出预测现有研究成果综述 | 第13-17页 |
| ·单项指标法 | 第13-14页 |
| ·综合指标D与K法 | 第14-15页 |
| ·地质指标法 | 第15页 |
| ·地质统计法 | 第15-16页 |
| ·瓦斯地质单元法 | 第16页 |
| ·无线电波透视探测技术 | 第16页 |
| ·地质动力区划方法 | 第16-17页 |
| ·瓦斯涌出动态特征 | 第17页 |
| ·存在的问题 | 第17-18页 |
| ·课题的提出和本文的主要研究内容 | 第18-21页 |
| ·课题的提出 | 第18-20页 |
| ·本文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第二章 原始监测数据-瓦斯涌出时间序列的处理 | 第21-27页 |
| ·混沌时间序列的组成分析 | 第21-22页 |
| ·原始数据的获取 | 第22-25页 |
| ·时间序列的预处理 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 瓦斯涌出时间序列的混沌特征 | 第27-42页 |
| ·相空间重构 | 第27-29页 |
| ·相空间重构参数的确定 | 第29-33页 |
| ·延迟时间下确定 | 第29-32页 |
| ·嵌入维数m的确定 | 第32-33页 |
| ·系统的混沌特征量 | 第33-40页 |
| ·嵌入相空间奇怪吸引子维数的计算 | 第33-36页 |
| ·根据时间序列计算Lyapunov指数 | 第36-39页 |
| ·根据时间序列计算Renyi q阶熵 | 第39-40页 |
| ·综合分析 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 第四章 瓦斯涌出时间序列的分形特征 | 第42-52页 |
| ·涌出时间序列分形特征 | 第42-47页 |
| ·时间序列的分形判别 | 第42-43页 |
| ·无标度区的判断及盒维数的计算 | 第43-44页 |
| ·时间序列的分维数 | 第44-47页 |
| ·时间序列的变标度范围分析 | 第47-51页 |
| ·时间序列的Hurst指数 | 第47-49页 |
| ·时间序列的分形分布 | 第49-51页 |
| ·分析与讨论 | 第51-52页 |
| 第五章 基于混沌分形特征的预测模型 | 第52-60页 |
| ·基于最大Lyapunov指数的时间序列预测 | 第53-55页 |
| ·基于BP神经网络的时间序列预测方法及其模型 | 第55-58页 |
| ·人工神经网络基础 | 第55-56页 |
| ·基于BP神经网络的时间序列预测方法 | 第56-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| ·结论 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
