| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状及其发展趋势 | 第8-10页 |
| ·小波分析简介及其在瓦斯涌出量预测中的应用 | 第10-12页 |
| ·小波分析简介 | 第10-11页 |
| ·小波分析在瓦斯涌出量预测中应用 | 第11-12页 |
| ·论文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 多分辨分析在瓦斯涌出量预测中的应用 | 第13-25页 |
| ·小波分析理论 | 第13-16页 |
| ·小波分析的概念 | 第13页 |
| ·多分辨分析的基本理论 | 第13-16页 |
| ·时间序列预测理论 | 第16-18页 |
| ·AR 模型的阶数及参数判定 | 第17-18页 |
| ·基于 AR 模型的时间序列预测 | 第18页 |
| ·基于多分辨分析的瓦斯涌出量预测 | 第18-23页 |
| ·小结 | 第23-25页 |
| 3 小波包在瓦斯涌出量预测中的应用 | 第25-47页 |
| ·瓦斯涌出量的混沌判别与分析 | 第25-35页 |
| ·混沌定义 | 第25-26页 |
| ·相空间重构理论 | 第26页 |
| ·混沌识别 | 第26-30页 |
| ·确定时间延迟和嵌入维数 | 第30-31页 |
| ·瓦斯涌出量的混沌特性分析 | 第31-35页 |
| ·混沌时间序列的预测 | 第35-37页 |
| ·小波包理论简介 | 第37-40页 |
| ·小波包定义 | 第37-38页 |
| ·小波包的空间分解 | 第38-39页 |
| ·小波包算法 | 第39页 |
| ·最佳小波包基的选取 | 第39-40页 |
| ·小波包在瓦斯涌出量预测中的应用 | 第40-46页 |
| ·瓦斯涌出量的小波包分解 | 第40-41页 |
| ·加权小波包—混沌预测模型 | 第41-44页 |
| ·加权最优小波包—混沌预测模型 | 第44-46页 |
| ·本章总结 | 第46-47页 |
| 4 基于最优小波包—混沌—小波神经网络模型的瓦斯涌出量预测 | 第47-56页 |
| ·小波神经网络 | 第47-50页 |
| ·人工神经网络简介 | 第47-48页 |
| ·BP 神经网络 | 第48-49页 |
| ·小波神经网络 | 第49-50页 |
| ·混沌—小波神经网络预测模型 | 第50-52页 |
| ·最优小波包—混沌—小波神经网络预测模型 | 第52-54页 |
| ·基于三种模型的瓦斯涌出量预测仿真分析 | 第54-55页 |
| ·本章总结 | 第55-56页 |
| 5 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·总结 | 第56-57页 |
| ·展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 附录 | 第62页 |