| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第8-12页 |
| 1.2.1 瓦斯涌出量影响因素研究现状 | 第8-9页 |
| 1.2.2 瓦斯涌出量预测方法研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.3 存在的问题 | 第12页 |
| 1.3 研究内容及目标 | 第12-13页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第13页 |
| 1.4 研究思路及技术路线 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第13-14页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第14-15页 |
| 2 矿井瓦斯涌出量影响因素分析 | 第15-25页 |
| 2.1 试验矿井概况 | 第15-17页 |
| 2.1.1 矿井位置及范围 | 第15页 |
| 2.1.2 矿井地质构造特征 | 第15-16页 |
| 2.1.3 主采煤层概况及顶底板发育特征 | 第16页 |
| 2.1.4 主采工作面概况 | 第16-17页 |
| 2.2 瓦斯涌出量影响因素分析 | 第17-23页 |
| 2.2.1 瓦斯涌出量受开采技术因素影响分析 | 第17-20页 |
| 2.2.2 瓦斯涌出量受自然地质因素影响分析 | 第20-23页 |
| 2.3 瓦斯涌出量影响因素特征分析 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 基于因子分析法的瓦斯涌出量预测指标选取 | 第25-38页 |
| 3.1 因子分析法的基础理论 | 第25-29页 |
| 3.1.1 因子分析法的基本思想 | 第25-26页 |
| 3.1.2 因子分析法特点分析 | 第26页 |
| 3.1.3 因子分析的基本步骤 | 第26-29页 |
| 3.2 因子分析数学模型在瓦斯涌出量影响因素分析中的构建 | 第29-30页 |
| 3.3 试验矿井瓦斯涌出量预测指标选取 | 第30-37页 |
| 3.3.1 原始数据的处理与输入 | 第30-31页 |
| 3.3.2 试验矿井数据样本检验 | 第31-32页 |
| 3.3.3 原始样本变量共同度分析 | 第32-33页 |
| 3.3.4 公因子解释分析 | 第33-34页 |
| 3.3.5 因子得分及解释 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于卡尔曼滤波的瓦斯涌出量预测模型构建 | 第38-46页 |
| 4.1 非线性系统模式识别 | 第38-40页 |
| 4.1.1 状态变量的定义 | 第38-39页 |
| 4.1.2 基于人工神经网络的非线性模式识别 | 第39-40页 |
| 4.2 试验矿井预测指标非线性识别 | 第40-42页 |
| 4.3 基于卡尔曼滤波的瓦斯涌出量预测模型构建 | 第42-45页 |
| 4.3.1 卡尔曼滤波的基本原理 | 第42-43页 |
| 4.3.2 卡尔曼滤波预测器模型构建 | 第43-44页 |
| 4.3.3 卡尔曼滤波预测模型在瓦斯涌出量预测中的构建 | 第44-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于因子分析及卡尔曼滤波的瓦斯涌出量预测软件开发 | 第46-60页 |
| 5.1 软件介绍 | 第46-47页 |
| 5.1.1 软件开发环境介绍 | 第46页 |
| 5.1.2 软件实现功能介绍 | 第46-47页 |
| 5.2 软件模块说明 | 第47-57页 |
| 5.2.1 数据处理 | 第47-49页 |
| 5.2.2 标准化处理 | 第49页 |
| 5.2.3 数据检验 | 第49-50页 |
| 5.2.4 因子分析 | 第50-51页 |
| 5.2.5 因子得分标准化处理 | 第51页 |
| 5.2.6 预测模型模块 | 第51-57页 |
| 5.3 软件实例应用分析 | 第57-59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 6 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 主要结论 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-70页 |
| 附录 | 第70页 |
