基于时空神经网络模型的瓦斯浓度预测研究

致谢	第4-5页
摘要	第5-6页
Abstract	第6页
1 绪论	第11-17页
1.1 课题的研究背景与意义	第11-12页
1.2 瓦斯浓度预测研究现状	第12-13页
1.3 论文研究内容及结构安排	第13-15页
1.4 本章小结	第15-17页
2 时空序列分析与建模	第17-27页
2.1 时空序列分析建模研究现状	第17-20页
2.2 时空序列数据特性分析	第20-23页
2.3 STARMA模型	第23-26页
2.4 本章小结	第26-27页
3 时空神经网络建模方法	第27-41页
3.1 传统神经网络	第27-32页
3.2 时空神经网络模型	第32-40页
3.3 本章小结	第40-41页
4 基于时空神经网络模型的瓦斯浓度预测	第41-57页
4.1 瓦斯浓度预测方案设计	第41-45页
4.2 时空神经网络模型相关参数设定	第45-48页
4.3 实验及结果分析	第48-55页
4.4 本章总结	第55-57页
5 总结与工作展望	第57-59页
5.1 研究工作总结	第57页
5.2 工作展望	第57-59页
参考文献	第59-63页
作者简历	第63-65页
学位论文数据集	第65页