致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
abstract | 第6-7页 |
变量注释表 | 第16-17页 |
1 绪论 | 第17-23页 |
1.1 研究的背景意义 | 第17-18页 |
1.2 研究现状 | 第18-21页 |
1.3 研究内容及技术路线 | 第21-23页 |
2 粒子群优化支持向量机理论 | 第23-30页 |
2.1 支持向量机理论基础 | 第23-28页 |
2.2 粒子群优化算法 | 第28-29页 |
2.3 本章小结 | 第29-30页 |
3 矿井通风阻力系数确定方法 | 第30-34页 |
3.1 计算确定通风阻力系数 | 第30页 |
3.2 实测确定通风阻力系数 | 第30-33页 |
3.3 智能算法确定通风阻力系数 | 第33页 |
3.4 影响矿井通风阻力系数的主要因素 | 第33页 |
3.5 本章小结 | 第33-34页 |
4 基于PSO-SVM的通风阻力系数回归及相关性分析 | 第34-65页 |
4.1 样本数据获得及预处理 | 第34页 |
4.2 SVM核函数的选取 | 第34-35页 |
4.3 粒子群优化支持向量机参数 | 第35-36页 |
4.4 模型评价指标 | 第36-37页 |
4.5 通风阻力系数回归及相关性分析 | 第37-62页 |
4.6 PSO-SVM结果分析 | 第62-64页 |
4.7 本章小结 | 第64-65页 |
5 特定支护下的摩擦阻力系数回归分析 | 第65-72页 |
5.1 木支护巷道通摩擦力系数回归 | 第65-67页 |
5.2 工字钢支护巷道摩擦阻力系数回归 | 第67-69页 |
5.3 锚网支护巷道摩擦阻力系数回归 | 第69-71页 |
5.4 本章小结 | 第71-72页 |
6 结论与展望 | 第72-73页 |
6.1 结论 | 第72页 |
6.2 展望 | 第72-73页 |
参考文献 | 第73-76页 |
附录1 木支护训练样本回归结果 | 第76-78页 |
附录2 工字钢支护训练样本回归结果 | 第78-80页 |
附录3 锚网支护训练样本回归结果 | 第80-82页 |
附录4 建模原始实测数据 | 第82-87页 |
作者简历 | 第87-89页 |
学位论文数据集 | 第89页 |