| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 1. 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 煤矿瓦斯爆炸机理 | 第11-12页 |
| 1.3 煤矿瓦斯灾害国内外研究概况 | 第12页 |
| 1.4 非线性预测控制理论 | 第12-13页 |
| 1.5 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 2. 煤矿瓦斯爆炸危险因子研究 | 第14-19页 |
| 2.1 致爆因子选取 | 第14-16页 |
| 2.1.1 环境影响因子选取 | 第14页 |
| 2.1.2 作业工具影响因子选取 | 第14页 |
| 2.1.3 其他影响因子选取 | 第14-16页 |
| 2.1.4 危险因子的特点分析 | 第16页 |
| 2.2 危险因子的归一化处理 | 第16-17页 |
| 2.2.1 定性因素数值化处理 | 第16页 |
| 2.2.2 数值无量纲化处理 | 第16-17页 |
| 2.3 危险因子的比重分析 | 第17页 |
| 2.4 瓦斯爆炸预警级别划分 | 第17-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 3. 基于果蝇算法的支持向量机识别模型研究 | 第19-37页 |
| 3.1 核主成分分析研究 | 第19-20页 |
| 3.2 支持向量机理论 | 第20-26页 |
| 3.2.1 最小风险与VC维 | 第21-22页 |
| 3.2.2 支持向量机模型选择 | 第22-24页 |
| 3.2.3 核函数分析 | 第24-25页 |
| 3.2.4 SVM分类流程 | 第25-26页 |
| 3.3 果蝇寻优算法理论研究 | 第26-33页 |
| 3.3.1 果蝇算法寻优过程分析 | 第26-27页 |
| 3.3.2 果蝇种群数量与搜寻轨迹的分析 | 第27-30页 |
| 3.3.3 果蝇种群初始坐标与寻优能力的分析 | 第30-31页 |
| 3.3.4 果蝇种群循环步长与寻优能力的分析 | 第31-33页 |
| 3.4 FOA-SVM模型实现预测过程 | 第33-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 4. 基于KPCA-FOA-SVM算法的煤矿瓦斯爆炸风险预测研究 | 第37-57页 |
| 4.1 预测理论的实现分析 | 第37-39页 |
| 4.2 实验数据约减分析 | 第39-42页 |
| 4.2.1 数据预处理过程 | 第39页 |
| 4.2.2 KPCA约减处理 | 第39-42页 |
| 4.3 模型训练与识别分析 | 第42-45页 |
| 4.3.1 FOA-SVM初始参数设置 | 第42页 |
| 4.3.2 仿真分析 | 第42-45页 |
| 4.4 瓦斯浓度预警研究 | 第45-49页 |
| 4.4.1 预警过程分析 | 第45-47页 |
| 4.4.2 瓦斯浓度动态预警 | 第47页 |
| 4.4.3 瓦斯浓度变化速度预警 | 第47-49页 |
| 4.5 基于SVR的瓦斯浓度预测模型 | 第49-51页 |
| 4.6 煤矿瓦斯爆炸预测系统综合设计 | 第51-55页 |
| 4.6.1 系统总体设计 | 第51-52页 |
| 4.6.2 系统整体设计 | 第52-53页 |
| 4.6.3 上位软件层设计 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 作者简历 | 第61-62页 |
| 学位论文数据集 | 第62-63页 |