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软测量技术在工作面煤与瓦斯突出预测中的应用研究
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软测量技术在工作面煤与瓦斯突出预测中的应用研究
论文目录
1 绪论
第1-17 页
· 问题的提出
第8 页
· 国内外煤与瓦斯突出的研究进展
第8-12 页
· 煤与瓦斯突出机理研究
第8-9 页
· 工作面煤与瓦斯突出的预测研究现状
第9-12 页
· 存在的主要问题
第12 页
· 软测量技术概述
第12-13 页
· 软测量技术的应用现状及前景
第13-15 页
· 课题来源及研究意义
第15 页
· 论文的主要工作
第15-16 页
· 论文的章节安排
第16-17 页
2 软测量技术及煤与瓦斯突出的软测量模型总体设计
第17-29 页
· 软测量技术的数学描述
第17 页
· 软测量建模的方法
第17-22 页
· 煤与瓦斯突出的软测量模型的总体设计
第22-28 页
· 辅助变量的确定
第23 页
· 现场数据的采集
第23-24 页
· 数据的预处理
第24-26 页
· 软测量模型的建立
第26-27 页
· 离线训练模型
第27 页
· 模型的在线校正
第27 页
· 模型的维护
第27-28 页
· 本章小节
第28-29 页
3 基于神经网络的煤与瓦斯突出软测量模型的建立
第29-47 页
· 基于神经网络的软测量模型
第29-41 页
· 基于神经网络的软测量的通用模型
第30-32 页
· BP 神经网络
第32-41 页
· BP 神经网络模型
第32 页
· BP 神经网络的学习算法及原理
第32-35 页
· BP 神经网络算法的不足
第35-36 页
· BP 神经网络的改进算法
第36-39 页
· BP 网络设计
第39-41 页
· 基于BP 网络的煤与瓦斯突出的软测量模型的建立
第41-46 页
· 基于BP 网络的煤与瓦斯突出的软测量结构
第41-43 页
· 工作面煤与瓦斯突出的软测量模型的建立
第43-46 页
· 模型辅助变量与主导变量的选择
第43 页
· 数据的预处理
第43-44 页
· BP 网络结构的确定
第44-45 页
· BP 神经网络软测量模型流程
第45-46 页
· 本章小结
第46-47 页
4 结果仿真与分析
第47-58 页
· 样本数据的获取
第47-48 页
· 网络训练及仿真
第48-57 页
· 本章小结
第57-58 页
结论
第58-59 页
致谢
第59-60 页
参考文献
第60-63 页
作者在攻读硕士期间发表的论文及在读期间参与的科研项目
第63 页
本篇论文共
63
页,
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。
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