| 摘要 | 第5-6页 |
| 英文摘要 | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景及研究目的 | 第9页 |
| 1.2 煤与瓦斯突出概况 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外主要产煤国的煤与瓦斯突出概况 | 第10-11页 |
| 1.2.2 我国煤与瓦斯突出概况 | 第11-13页 |
| 1.3 煤与瓦斯突出的总体规律 | 第13-14页 |
| 1.4 煤与瓦斯突出突出机理的研究 | 第14-15页 |
| 1.4.1 国外关于煤与瓦斯突出机理的假说 | 第14页 |
| 1.4.2 我国专家对煤与瓦斯突出机理的解释 | 第14-15页 |
| 1.5 煤与瓦斯突出预测方法的研究 | 第15-17页 |
| 1.5.1 煤与瓦斯突出预测方法研究现状 | 第15-17页 |
| 1.5.2 煤与瓦斯突出预测研究趋势 | 第17页 |
| 1.6 研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| 1.6.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.6.2 技术路线 | 第17-19页 |
| 第2章 矿区概况 | 第19-27页 |
| 2.1 位置范围 | 第19页 |
| 2.2 井田地质构造 | 第19-22页 |
| 2.2.1 地层 | 第19页 |
| 2.2.2 构造 | 第19-22页 |
| 2.3 煤层和煤质特征 | 第22-26页 |
| 2.3.1 煤层 | 第22页 |
| 2.3.2 煤质 | 第22-26页 |
| 2.4 矿井瓦斯概况 | 第26-27页 |
| 第3章 矿井瓦斯地质规律研究 | 第27-39页 |
| 3.1 瓦斯含量的测定 | 第27页 |
| 3.1.1 瓦斯含量的测定方法 | 第27页 |
| 3.1.2 煤的坚固性系数（f）值与瓦斯放散初速度（Δp）测定 | 第27页 |
| 3.2 瓦斯含量分布规律 | 第27-39页 |
| 3.2.1 1 | 第33-37页 |
| 3.2.2 2 | 第37-39页 |
| 第4章 矿井煤与瓦斯突出危险性评价指标的建立 | 第39-49页 |
| 4.1 煤与瓦斯突出影响因素分析 | 第39-40页 |
| 4.1.1 瓦斯参数 | 第39页 |
| 4.1.2 地应力因素 | 第39页 |
| 4.1.3 地质构造 | 第39-40页 |
| 4.1.4 煤体结构及物理学性质 | 第40页 |
| 4.2 煤与瓦斯突出危险性预测指标的建立原则 | 第40-41页 |
| 4.3 基于灰色关联度分析法的突出危险性评价 | 第41-46页 |
| 4.3.1 灰色关联度分析法概述 | 第41-42页 |
| 4.3.2 灰色关联度一般计算步骤 | 第42-43页 |
| 4.3.3 灰色关联度的计算 | 第43-45页 |
| 4.3.4 计算关联度 | 第45页 |
| 4.3.5 关联度分析和排序 | 第45-46页 |
| 4.4 煤与瓦斯突出预测指标的选取 | 第46-49页 |
| 第5章 人工神经网络在突出预测中的应用 | 第49-58页 |
| 5.1 人工神经网络概述 | 第49-50页 |
| 5.1.1 人工神经网络对人脑的智能模拟性 | 第49-50页 |
| 5.1.2 神经网络模型的分类 | 第50页 |
| 5.2 BP人工神经网络 | 第50-53页 |
| 5.2.1 BP人工神经网络概念 | 第50页 |
| 5.2.2 系统激活函数的选择 | 第50-51页 |
| 5.2.3 BP网络算法 | 第51-53页 |
| 5.3 BP人工神经网络预测煤与瓦斯突出 | 第53-58页 |
| 5.3.1 MATLAB简介 | 第53页 |
| 5.3.2 煤与瓦斯突出预测的BP神经网络结构设计 | 第53-55页 |
| 5.3.3 预测结果 | 第55-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 作者简介 | 第63页 |
| 发表的论文和参加科研成果 | 第63-64页 |