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基于PCA-AKH-BP神经网络的面域相结合的煤与瓦斯突出预测模型及其应用研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第一章 绪论第11-23页
    1.1 引言第11-13页
    1.2 煤与瓦斯突出预测的目的与意义第13-14页
    1.3 煤与瓦斯突出预测指标与方法的国内外研究现状第14-20页
        1.3.1 突出预测指标第15-18页
        1.3.2 突出预测方法第18-20页
    1.4 本文的研究方案第20-23页
        1.4.1 本文的研究内容第20页
        1.4.2 本文的研究步骤第20-23页
第二章 煤与瓦斯突出机理及影响因素分析第23-29页
    2.1 煤与瓦斯突出假说第23-26页
        2.1.1 瓦斯为主导作用假说第23页
        2.1.2 地应力说第23-24页
        2.1.3 化学本质说第24页
        2.1.4 综合作用假说第24-25页
        2.1.5 其他假说第25-26页
        2.1.6 突出发生的过程第26页
    2.2 煤与瓦斯突出的影响因素因素分析第26-29页
        2.2.1 煤体结构第27页
        2.2.2 瓦斯赋存状态第27-28页
        2.2.3 地应力第28页
        2.2.4 人为因素第28-29页
第三章 煤与瓦斯突出面域化指标的选取第29-37页
    3.1 瓦斯含量第29-30页
    3.2 瓦斯压力第30-31页
    3.3 风流中瓦斯浓度变化率第31页
    3.4 煤的坚固性系数第31页
    3.5 煤的破坏类型第31-32页
    3.6 煤的厚度变化率第32-33页
    3.7 顶板岩性变化第33-34页
    3.8 与地质构造带距离第34页
    3.9 煤的硬度变化第34-35页
    3.10 煤的埋深第35页
    3.11 钻孔瓦斯涌出初速度第35页
    3.12 最大钻屑量第35-37页
第四章 煤与瓦斯突出预测指标体系的主成分分析第37-43页
    4.1 主成分分析法的基本原则第37-40页
    4.2 主成分分析法第40-41页
    4.3 主成分分析法的适应性讨论第41-43页
第五章 煤与瓦斯突出预测BP神经网络的改进第43-65页
    5.1 人工神经网络概况第43-46页
    5.2 BP神经网络第46-51页
        5.2.1 BP神经网络的设计第47-50页
        5.2.2 BP神经网络的计算步骤第50-51页
    5.3 BP神经网络的存在的问题及改进方法讨论第51-54页
        5.3.1 BP神经网络存在的问题第51-52页
        5.3.2 BP神经算法的改进第52-54页
    5.4 自适应惯性权重改进磷虾算法(AKH)第54-65页
        5.4.1 磷虾算法第54-55页
        5.4.2 磷虾算法(KH)的原理第55-61页
        5.4.3 磷虾算法的改进——基于自适应惯性权重的磷虾算法(AKH)第61-62页
        5.4.4 磷虾算法流程第62-63页
        5.4.5 AKH算法对BP神经网络的优化第63-65页
第六章 煤与瓦斯突出预测方法在西坡煤矿的应用第65-83页
    6.1 矿井概况第65-69页
        6.1.1 矿井的地理位置第65页
        6.1.2 井田构造第65页
        6.1.3 矿井含煤情况第65-67页
        6.1.4 矿井煤质情况第67-68页
        6.1.5 矿井开拓与开采第68页
        6.1.6 采区划分及开采顺序第68-69页
    6.2 十二项指标的现场测定数据第69-71页
        6.2.1 瓦斯压力的测定第69-70页
        6.2.2 十二项指标的实测值第70-71页
    6.3 面域化预测数据在模型中的使用第71-83页
        6.3.1 主成分分析法的应用第71-78页
        6.3.2 AKH-BP神经网络的实现第78-83页
第七章 结论与展望第83-85页
    7.1 结论第83-84页
    7.2 展望第84-85页
参考文献第85-89页
附录第89-93页
致谢第93-95页
攻读学位期间发表的论文第95页

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