| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究的背景意义 | 第10-11页 |
| ·研究的背景 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·支持向量机的研究现状 | 第11-12页 |
| ·煤矸石混合料抗压强度确定方法的研究现状 | 第12-14页 |
| ·研究的目的和内容 | 第14-15页 |
| ·研究目的 | 第14页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·技术路线 | 第15-16页 |
| ·主要创新点 | 第16-17页 |
| 第2章 煤矸石混合料无侧限抗压强度影响因素分析 | 第17-24页 |
| ·煤矸石混合料原材料影响 | 第17-19页 |
| ·煤矸石影响分析 | 第17-18页 |
| ·粉煤灰影响分析 | 第18页 |
| ·生石灰影响分析 | 第18页 |
| ·水泥影响分析 | 第18-19页 |
| ·煤矸石混合料的破坏机理 | 第19-21页 |
| ·煤矸石混合料抗压强度的确定方法 | 第21-22页 |
| ·传统的计算方法 | 第21-22页 |
| ·人工神经网络学习算法 | 第22页 |
| ·支持向量机学习算法 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 遗传算法和支持向量机理论 | 第24-37页 |
| ·支持向量机理论 | 第24-31页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第24-28页 |
| ·支持向量机的基本概念 | 第28-30页 |
| ·支持向量回归机 | 第30-31页 |
| ·遗传算法理论 | 第31-36页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的相关术语 | 第32-35页 |
| ·遗传算法的基本计算过程 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于 GA-SVM 的煤矸石混合料抗压强度预测模型 | 第37-54页 |
| ·GA-SVM 算法设计 | 第37-40页 |
| ·GA-SVM 算法的基本思路 | 第37-38页 |
| ·GA-SVM 算法的实现步骤 | 第38-40页 |
| ·指标体系的建立 | 第40页 |
| ·指标体系构建的原则 | 第40页 |
| ·指标体系的构建 | 第40页 |
| ·样本的搜集和预处理 | 第40-44页 |
| ·建立 GA-SVM 预测模型 | 第44-48页 |
| ·核函数的选择 | 第44-45页 |
| ·GA-SVM 模型的建立 | 第45-48页 |
| ·建立交叉验证的 SVM 预测模型 | 第48-51页 |
| ·模型预测结果的对比分析 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 作者简介 | 第59页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第59-60页 |