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基于PSO-SVM的矿井通风阻力系数回归及相关性分析

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

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