| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 引言 | 第10-11页 |
| 1.2 数据采集系统简介 | 第11-12页 |
| 1.3 相关领域的技术现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国内外煤层气开采概况 | 第12页 |
| 1.3.2 国内外嵌入式系统概况 | 第12页 |
| 1.3.3 国内外数据采集系统概况 | 第12-13页 |
| 1.3.4 国内外计算智能概况 | 第13-14页 |
| 1.4 研究内容和论文组织结构 | 第14-17页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 系统功能分析和方案设计 | 第17-22页 |
| 2.1 煤层气排采工艺 | 第17-19页 |
| 2.2 系统方案及优缺点分析 | 第19-20页 |
| 2.3 最终方案确定 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 系统硬件设计 | 第22-31页 |
| 3.1 数据采集节点硬件设计 | 第22-23页 |
| 3.2 现场人机终端硬件设计 | 第23-25页 |
| 3.3 远程数据传输设计 | 第25-28页 |
| 3.4 系统抗干扰设计 | 第28-29页 |
| 3.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 系统软件设计 | 第31-45页 |
| 4.1 数据采集节点软件设计 | 第31-36页 |
| 4.2 现场人机终端软件设计 | 第36-39页 |
| 4.3 服务器端软件设计 | 第39-41页 |
| 4.4 自动排采算法设计 | 第41-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 流量预测算法设计 | 第45-71页 |
| 5.1 煤层气流量预测算法概述 | 第45-47页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第47-57页 |
| 5.2.1 时间间隔1分钟的BP神经网络样本实验 | 第48-55页 |
| 5.2.2 时间间隔1小时数据的BP神经网络样本实验 | 第55-57页 |
| 5.3 径向基神经网络 | 第57-61页 |
| 5.4 自适应神经网络 | 第61-63页 |
| 5.5 多元回归 | 第63-67页 |
| 5.6 使用实验确定的神经网络参数展示预测结果 | 第67-70页 |
| 5.7 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-74页 |
| 6.1 总结 | 第71-73页 |
| 6.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78页 |