基于灰色马氏链理论的煤自然发火预测研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 1 引言 | 第9-17页 |
| ·选题的背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·煤自燃学说 | 第10-11页 |
| ·煤自然发火预报技术研究状况 | 第11-13页 |
| ·常用的预测方法 | 第13-16页 |
| ·研究内容 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 2 煤自然发火预测指标研究 | 第17-23页 |
| ·各国煤自然发火的预测指标 | 第17页 |
| ·预测指标的产生与煤温度的关系 | 第17-19页 |
| ·CO指标气体 | 第18-19页 |
| ·C_2H_4指标气体 | 第19页 |
| ·气体分析法 | 第19-20页 |
| ·煤自然发火预测预报指标的选择 | 第20-21页 |
| ·指标的优选原则 | 第20-21页 |
| ·指标的选择 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-23页 |
| 3 煤自然发火预测方法研究 | 第23-45页 |
| ·人工神经网络预测方法 | 第23-28页 |
| ·人工神经网络概述 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络结构 | 第24-25页 |
| ·BP神经网络算法在煤自然发火预测中的应用 | 第25-28页 |
| ·BP神经网络预测的不足 | 第28页 |
| ·支持向量机预测方法 | 第28-32页 |
| ·支持向量机基本概念和原理 | 第28-30页 |
| ·支持向量机算法及其在煤自然发火预测中的应用 | 第30-32页 |
| ·支持向量机预测方法的不足 | 第32页 |
| ·灰色预测方法 | 第32-39页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第32-34页 |
| ·灰色预测 | 第34页 |
| ·GM(1，1)模型 | 第34-37页 |
| ·GM(1，1)模型的检验 | 第37-38页 |
| ·灰色GM(1，1)预测模型的特点 | 第38-39页 |
| ·马尔可夫预测方法 | 第39-44页 |
| ·马尔可夫链的基本概念 | 第39-41页 |
| ·马尔可夫预测方法 | 第41-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 4 基于灰色马尔可夫模型的煤自然发火预测 | 第45-53页 |
| ·灰色马尔可夫模型的提出和应用 | 第45-46页 |
| ·灰色马尔可夫模型的建模 | 第46-48页 |
| ·灰色马尔科夫模型在煤自然发火预测中应用 | 第48-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结和展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |
