| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 引言 | 第10-13页 |
| 第1章 现场研究 | 第13-38页 |
| 1.1 资料与方法 | 第13-16页 |
| 1.1.1 资料来源 | 第13页 |
| 1.1.2 煤工尘肺诊断标准 | 第13页 |
| 1.1.3 煤工尘肺诊断标准 | 第13页 |
| 1.1.4 X 射线胸片表现分期 | 第13-14页 |
| 1.1.5 研究对象的纳入与排除标准 | 第14页 |
| 1.1.6 煤工尘肺发病工龄影响因素的筛选 | 第14-15页 |
| 1.1.7 分类变量及处理 | 第15页 |
| 1.1.8 研究方法 | 第15-16页 |
| 1.2 神经网络模型介绍 | 第16-22页 |
| 1.2.1 神经网络简介及 BP 神经网络建模原理 | 第16-17页 |
| 1.2.2 BP 神经网络模型建模步骤 | 第17-20页 |
| 1.2.3 径向基函数神经网络的基本原理 | 第20-21页 |
| 1.2.4 径向基函数神经网络模型建模步骤 | 第21-22页 |
| 1.2.5 径向基函数中心和宽度的选取 | 第22页 |
| 1.3 多重线性回归模型的基本原理及建模步骤 | 第22页 |
| 1.4 组合预测模型的基本原理 | 第22-24页 |
| 1.5 结果 | 第24-30页 |
| 1.5.1 资料的描述性分析 | 第24页 |
| 1.5.2 模型的预测情况 | 第24-25页 |
| 1.5.3 统计学检验 | 第25-28页 |
| 1.5.4 模型预测性能的比较 | 第28-30页 |
| 1.5.5 仿真集检验样本的预测结果分析 | 第30页 |
| 1.6 讨论 | 第30-33页 |
| 1.7 结论 | 第33页 |
| 参考文献 | 第33-38页 |
| 第2章 综述 煤工尘肺预测的进展 | 第38-51页 |
| 2.1 多重性性回归模型 | 第41页 |
| 2.2 logistic 回归模型 | 第41-42页 |
| 2.3 Cox 比例风险模型 | 第42页 |
| 2.4 寿命标法 | 第42-43页 |
| 2.5 指数平滑法 | 第43页 |
| 2.6 灰色系统 GM（1,1） | 第43-44页 |
| 2.7 BP 神经网络模型 | 第44-45页 |
| 2.8 组合模型 | 第45页 |
| 2.9 讨论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 导师简介 | 第52-53页 |
| 作者简介及在学成果 | 第53-54页 |
| 学位论文数据集 | 第54页 |