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基于时间序列分析的综采工作面瓦斯浓度预测研究

摘要第3-4页
Abstract第4页
1 绪论第7-16页
    1.1 选题背景及研究意义第7-8页
        1.1.1 选题背景第7-8页
        1.1.2 研究目的和意义第8页
    1.2 国内外研究现状第8-14页
        1.2.1 时间序列分析国外研究现状第8-10页
        1.2.2 时间序列分析国内研究现状第10-12页
        1.2.3 时间序列在瓦斯浓度预测中的应用第12-14页
    1.3 研究内容及技术路线第14-16页
        1.3.1 研究内容第14页
        1.3.2 技术路线第14-16页
2 时间序列分析理论基础第16-29页
    2.1 时间序列分析基本概念第16-17页
        2.1.1 时间序列与随机过程第16页
        2.1.2 均值、方差和协方差第16-17页
        2.1.3 随机过程的平稳性第17页
    2.2 重要的平稳随机过程第17-20页
        2.2.1 白噪声过程第17-18页
        2.2.2 滑动平均过程第18-19页
        2.2.3 自回归过程第19-20页
        2.2.4 自回归滑动平均混合过程第20页
    2.3 ARIMA模型建立步骤及方法第20-27页
        2.3.1 平稳化检验与处理第20-22页
        2.3.2 模型识别第22-23页
        2.3.3 参数估计第23-26页
        2.3.4 模型评价第26-27页
    2.4 GARCH模型建立步骤及方法第27-28页
        2.4.1 GARCH模型的识别第27页
        2.4.2 GARCH模型参数的确定第27-28页
        2.4.3 GARCH模型的诊断第28页
    2.5 小结第28-29页
3 综采工作面瓦斯浓度预测实证研究第29-46页
    3.1 统计学软件R语言第29页
    3.2 瓦斯浓度ARIMA模型第29-37页
        3.2.1 数据来源及处理第29-32页
        3.2.2 模型的识别与建立第32-34页
        3.2.3 模型的评价第34-37页
    3.3 残差序列的GARCH模型第37-42页
        3.3.1 GARCH模型的识别第37-40页
        3.3.2 GARCH模型参数的确定第40-41页
        3.3.3 GARCH模型的诊断第41-42页
    3.4 瓦斯浓度预测及效果评价第42-44页
    3.5 小结第44-46页
4 综采工作面瓦斯浓度预测的可视化第46-59页
    4.1 MATLAB脚本文件和GUI简介第46-47页
    4.2 用户可视化界面的设计第47-56页
        4.2.1 设计步骤及原则第47-48页
        4.2.2 设计过程第48-56页
    4.3 预测效果展示第56-58页
    4.4 小结第58-59页
5 结论和展望第59-61页
    5.1 结论第59-60页
    5.2 展望第60-61页
致谢第61-62页
参考文献第62-67页
附录第67页

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