声明
摘要
第一章 概述
1.1 课题研究背景
1.2 课题研究现状
1.2.1 瓦斯涌出量预测研究现状
1.2.2 神经网络研究现状
1.3 课题研究技术路线及意义
1.3.1 技术路线
1.3.2 研究意义
第二章 瓦斯涌出量相关基本理论
2.1 瓦斯的生成及其赋存
2.1.1 瓦斯的概念
2.1.2 煤层瓦斯的生成
2.1.3 瓦斯的赋存形式
2.2 瓦斯的流动理论
2.2.1 瓦斯流动的基本理论
2.2.2 瓦斯在煤层中的运移
2.3 瓦斯涌出量的主要影响因素
2.3.1 地质因素
2.3.2 自然因素
2.3.3 开采因素
2.4 矿井瓦斯涌出量预测——分源预测法
2.4.1 回采工作面瓦斯涌出量预测
2.4.2 掘进工作面瓦斯涌出量预测
2.4.3 生产采区瓦斯涌出量预测
2.4.4 矿井瓦斯涌出量预测
2.5 本章小结
第三章 瓦斯涌出量预测参数的确定
3.1 灰色预测理论概述
3.2 GM(1,1)预测模型的构建
3.3 灰色关联分析理论
3.3.1 灰色关联分析理论概述
3.3.2 灰色关联分析主要步骤
3.3.3 分辨系数ρ的改进
3.4 基于改进的分辨系数的灰色关联分析在东曲矿中的应用
3.5 本章小结
第四章 瓦斯涌出量预测模型的构建
4.1 人工神经元简介
4.1.1 人工神经元数学模型
4.1.2 人工神经网络构成要素
4.1.3 人工神经元功能函数
4.2 BP神经网络及其模型
4.2.1 BP神经网络基本简介
4.2.2 BP神经网络的工作原理
4.2.3 BP神经网络灰色模型的建立及其学习过程
4.3 RBF神经网络及其模型
4.3.1 RBF神经网络工作原理
4.3.2 RBF神经网络模型的改进
4.3.3 RBF神经网络灰色模型的建立及其学习过程
4.4 BP网络和RBF网络预测模型的比较
4.5 本章小结
第五章 东曲矿瓦斯涌出量预测模型的仿真
5.1 东曲矿概况
5.1.1 地理位置
5.1.2 煤层赋存及其地质构造
5.1.3 矿井的通风情况
5.1.4 矿井瓦斯情况
5.2 仿真实验平台——MATLAB简介
5.3 仿真实验的过程及结果分析
5.3.1 实验数据的选择与处理
5.3.2 预测模型的建立
5.4 本章小结
第六章 小结与展望
6.1 小结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间发表的学术论文