基于RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究
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基于RBFNN的煤与瓦斯突出预测研究
论文目录
摘要
第1-4页
ABSTRACT
第4-8页
第一章 绪论
第8-16页
· 课题背景及研究意义
第8-10页
· 课题背景
第8-9页
· 研究意义
第9-10页
· 国内外研究现状
第10-14页
· 煤与瓦斯突出预测的研究现状
第10-12页
· RBFNN 的研究现状
第12-14页
· 本文的主要研究内容和结构安排
第14-16页
· 本文的主要研究内容
第14-15页
· 本文的结构安排
第15-16页
第二章 RBFNN 相关理论研究
第16-26页
· RBFNN 概述
第16-18页
· RBF 的定义
第16页
· RBFNN 的工作原理
第16-17页
· RBFNN 的拓扑结构
第17-18页
· RBF 的选择
第18-19页
· RBFNN 的生理学基础
第19-20页
· RBFNN 的数学基础
第20-22页
· 函数的逼近与内插
第20-21页
· 正则化理论
第21-22页
· φ 可分性
第22页
· RBFNN 常用的学习算法
第22-25页
· k 均值聚类算法
第23-24页
· 梯度训练算法
第24页
· 正交最小二乘算法
第24-25页
· 混合结构优化算法
第25页
· 本章小结
第25-26页
第三章 煤与瓦斯突出因素分析
第26-32页
· 煤与瓦斯突出的机理
第26-27页
· 煤与瓦斯突出的类型和强度
第27页
· 煤与瓦斯突出的类型
第27页
· 煤与瓦斯突出的强度
第27页
· 煤与瓦斯突出的一般规律
第27-29页
· 影响煤与瓦斯突出的因素
第29-31页
· 地质因素
第29-30页
· 瓦斯因素
第30页
· 煤的因素
第30页
· 工程因素
第30页
· 其他影响因素
第30-31页
· 本章小结
第31-32页
第四章 RBFNN 煤与瓦斯突出预测研究
第32-46页
· 预测模型的建立
第32-34页
· 煤与瓦斯突出预测的主要指标
第32页
· 预测模型的建立
第32-33页
· 参数的设计
第33-34页
· 算法的流程及分析
第34-38页
· 核聚类算法
第34-37页
· 梯度下降自适应算法
第37页
· 递推最小二乘算法
第37-38页
· 实例应用
第38-45页
· 样本的选择和数据的预处理
第38-39页
· 网络训练参数的选择
第39-40页
· 仿真结果及分析
第40-45页
· 本章小结
第45-46页
第五章 输入加权RBFNN 在突出预测中的应用
第46-52页
· 灰色关联分析
第46-48页
· 关联度计算
第48-50页
· 实验结果及分析
第50-51页
· 本章小结
第51-52页
第六章 总结与展望
第52-54页
· 总结
第52页
· 展望
第52-54页
参考文献
第54-60页
致谢
第60-62页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第62-64页
个人简介
第64-65 页
本篇论文共
65
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