基于流形学习算法和支持向量机的矿井瓦斯涌出量预测研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 2 矿井瓦斯涌出量影响因素的分析 | 第17-26页 |
| ·概述 | 第17-18页 |
| ·煤层瓦斯的赋存及含量 | 第18-20页 |
| ·瓦斯的成因与赋存状态 | 第18页 |
| ·煤层瓦斯垂直分布带及含量 | 第18-20页 |
| ·影响煤层瓦斯含量因素 | 第20-22页 |
| ·矿井瓦斯涌出量及其影响因素 | 第22-25页 |
| ·瓦斯涌出量计算 | 第22-23页 |
| ·影响瓦斯涌出量的因素 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 支持向量机理论和流形学习算法 | 第26-40页 |
| ·支持向量机理论 | 第26-31页 |
| ·统计学习理论 | 第27页 |
| ·结构风险最小化原理 | 第27-28页 |
| ·支持向量回归机理论 | 第28-31页 |
| ·流形学习算法 | 第31-36页 |
| ·等距映射算法 | 第32-33页 |
| ·局部线性映射算法 | 第33-34页 |
| ·拉普拉斯特征映射算法 | 第34页 |
| ·Hessian 局部线性映射算法 | 第34-35页 |
| ·局部切空间排列算法 | 第35-36页 |
| ·理论应用 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 4 矿井瓦斯涌出量预测模型的建立 | 第40-47页 |
| ·数据的采集及预处理 | 第41-42页 |
| ·模型参数寻优 | 第42-45页 |
| ·交叉验证参数寻优 | 第42-43页 |
| ·遗传算法参数寻优 | 第43-44页 |
| ·粒子群遗传算法参数寻优 | 第44-45页 |
| ·支持向量机算法实现 | 第45-46页 |
| ·模型的测试与验证 | 第46-47页 |
| 5 实际矿井瓦斯涌出量预测分析 | 第47-64页 |
| ·LTSA-GA-SVM 瓦斯涌出量预测模型 | 第48-51页 |
| ·LTSA-PSO-SVM 瓦斯涌出量预测模型 | 第51-53页 |
| ·LTSA-CV-SVM 瓦斯涌出量预测模型 | 第53-55页 |
| ·模型预测结果对比分析 | 第55-57页 |
| ·流形学习算法和支持向量机瓦斯涌出量预测模型 | 第57-58页 |
| ·炸药爆轰参数预测分析 | 第58-62页 |
| ·混合炸药爆速的预测 | 第59-60页 |
| ·混合炸药爆热的预测 | 第60-62页 |
| ·与混合炸药爆速试验值对比 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| ·结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
