| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| Extended Abstract | 第9-12页 |
| 目录 | 第12-14页 |
| CONTENTS | 第14-16页 |
| 图清单 | 第16-19页 |
| 表清单 | 第19-21页 |
| 变量注释表 | 第21-22页 |
| 1 绪论 | 第22-37页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第22-26页 |
| ·应用与研究现状 | 第26-34页 |
| ·论文的研究内容、技术路线及创新点 | 第34-37页 |
| 2 冲击地压监测数据的获取及其混沌特性判定 | 第37-53页 |
| ·监测时间序列的获取及本文数据来源 | 第38-44页 |
| ·基于单变量时间序列的相空间重构 | 第44-48页 |
| ·混沌特性的定性判定 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-53页 |
| 3 改进多目标免疫算法确定重构变量和重构参数 | 第53-75页 |
| ·多变量时间序列相空间重构 | 第54-57页 |
| ·多目标免疫优化算法基础 | 第57-58页 |
| ·改进的多目标免疫算法求解重构变量和重构参数 | 第58-66页 |
| ·标准混沌系统应用 | 第66-71页 |
| ·冲击地压时间序列重构变量和重构参数的确定 | 第71-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 4 基于多变量时序重构的冲击地压混沌特性分析 | 第75-88页 |
| ·冲击地压监测时序的关联维数计算 | 第75-81页 |
| ·非线性最小二乘法估算冲击地压监测时序的 LLE | 第81-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 5 基于GRNN的冲击地压监测变量混沌预测 | 第88-103页 |
| ·多变量时间序列混沌预测原理及方法 | 第88-90页 |
| ·基于 GRNN 的混沌预测 | 第90-95页 |
| ·基于 GRNN 的冲击地压监测变量的预测 | 第95-101页 |
| ·本章小结 | 第101-103页 |
| 6 基于MLSSVM的冲击地压监测变量混沌预测 | 第103-118页 |
| ·LSSVM 基本原理 | 第104-105页 |
| ·MLSSVM 基本原理 | 第105-107页 |
| ·基于免疫算法的 MLSSVM 的参数优化 | 第107-110页 |
| ·基于 MLSSVM 的冲击地压监测变量预测 | 第110-117页 |
| ·本章小结 | 第117-118页 |
| 7 冲击地压危险性识别预测—基于特征聚类的子空间选择性集成学习研究 | 第118-134页 |
| ·冲击地压危险性识别理论 | 第118-119页 |
| ·基于特征聚类的子空间选择集成学习算法 | 第119-124页 |
| ·基于特征聚类的选择性集成学习实例仿真 | 第124-129页 |
| ·冲击地压危险性识别预测 | 第129-133页 |
| ·本章小结 | 第133-134页 |
| 8 结论 | 第134-137页 |
| ·主要结论 | 第134-135页 |
| ·研究展望 | 第135-137页 |
| 参考文献 | 第137-148页 |
| 作者简历 | 第148-150页 |
| 学位论文数据集 | 第150页 |