| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| Contents | 第10-12页 |
| 图清单 | 第12-13页 |
| 表清单 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 背景介绍（Backgrounds） | 第14-15页 |
| 1.2 研究目的（Purpose of Research） | 第15-16页 |
| 1.3 研究现状（States of Arts） | 第16-20页 |
| 1.4 内容与结构组织（Contents and Organization） | 第20-22页 |
| 2 灰色理论及神经网络模型 | 第22-40页 |
| 2.1 灰色理论基本原理 | 第22-29页 |
| 2.2 神经网络模型理论 | 第29-39页 |
| 2.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 3 改进灰色神经网络预测模型 | 第40-51页 |
| 3.1 预测模型不足分析及改进思路 | 第40-42页 |
| 3.2 基于背景值 GM(1,N)模型 | 第42-44页 |
| 3.3 改进组合灰色神经网络预测模型 | 第44-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 基于灰色神经网络理论的顶板压力状态预测 | 第51-62页 |
| 4.1 顶板压力预测概况 | 第51页 |
| 4.2 基于改进灰色神经网络理论的顶板压力预测分析 | 第51-52页 |
| 4.3 基于改进灰色神经网络理论的顶板压力预测模型建立 | 第52-55页 |
| 4.4 顶板压力预测仿真 | 第55-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 5 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 作者简历 | 第68-72页 |
| 学位论文数据集 | 第72页 |
