煤矿突发水灾害预警系统设计
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 引言 | 第10-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·问题剖析 | 第11页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第11-13页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·技术路线 | 第12-13页 |
| 2 煤矿突发水灾害数据监测模块设计 | 第13-24页 |
| ·煤矿突发水灾害预警系统整体框架 | 第13-15页 |
| ·煤矿突发水灾害监测点选取 | 第15-16页 |
| ·煤矿突发水灾害致因机理分析 | 第16-17页 |
| ·地质构造因素分析 | 第16页 |
| ·底板隔水层因素分析 | 第16页 |
| ·含水层因素分析 | 第16-17页 |
| ·开采活动因素分析 | 第17页 |
| ·煤矿突发水灾害监测指标体系建立 | 第17-19页 |
| ·地质构造指标建立 | 第17-18页 |
| ·底板隔水层指标建立 | 第18页 |
| ·含水层指标建立 | 第18页 |
| ·开采活动指标建立 | 第18页 |
| ·突水征兆频数指标建立 | 第18-19页 |
| ·数据监测模块界面设计 | 第19-23页 |
| ·登陆界面设计 | 第19-20页 |
| ·数据输入设计 | 第20页 |
| ·数据查询设计 | 第20-21页 |
| ·用户管理设计 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 3 煤矿突发水灾害预测算法设计 | 第24-29页 |
| ·煤矿突发水灾害预测常用算法分析 | 第24-25页 |
| ·基于BP神经网络集成的突水预测模型建立 | 第25-28页 |
| ·神经网络模型建模步骤 | 第25-26页 |
| ·单个BP神经网络结构确定 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络集成模型参数确定 | 第27页 |
| ·网络训练及结果集成 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 煤矿突发水灾害预测模块设计 | 第29-34页 |
| ·煤矿突发水灾害预报等级确定 | 第29-30页 |
| ·等级划分指标确定 | 第29-30页 |
| ·预报等级划分 | 第30页 |
| ·煤矿突发水灾害预测界面设计 | 第30-32页 |
| ·预测界面设计 | 第30-31页 |
| ·预报界面设计 | 第31-32页 |
| ·事后信息录入界面设计 | 第32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 5 煤矿突发水灾害预警系统应用 | 第34-43页 |
| ·平顶山X煤矿概况 | 第34-36页 |
| ·平顶山X煤矿简介 | 第34-35页 |
| ·地质条件分析 | 第35页 |
| ·水文条件分析 | 第35-36页 |
| ·突发水灾害原因分析 | 第36页 |
| ·训练样本数据收集及预测方法验证 | 第36-38页 |
| ·训练样本数据收集 | 第36-37页 |
| ·煤矿突发水灾害预测方法验证 | 第37-38页 |
| ·监测点选取及数据监测 | 第38-39页 |
| ·预警结果及应用 | 第39-42页 |
| ·预警结果 | 第39-41页 |
| ·结果应用 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 6 结论与展望 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第43页 |
| ·展望 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 附录A 煤矿突发水灾害预测模型计算源程序 | 第47-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文和研究成果 | 第59页 |
