作者：陈祖云著
页数：216页
出版社：中国矿业大学出版社
出版日期：2017
ISBN：9787564637750
电子书格式：pdf/epub/txt
内容简介
本书利用煤矿瓦斯监控系统监测的瓦斯浓度数据信息来研究煤与瓦斯突出的发生、发展及其动力学等非线性特征, 以及基于支持向量机预测煤与瓦斯突出及非突出, 开发了煤与瓦斯突出前兆的支持向量机识别系统, 与原有的煤矿瓦斯监测监控系统进行数据通信, 实现连续非接触式地识别煤与瓦斯突出及非突出。
目录
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 本书研究的目的和意义
1.3 国内外研究动态和趋势
1.4 本书研究的主要内容、创新点及难点
2 煤与瓦斯突出的突变特征
2.1 突变理论基础
2.2 煤与瓦斯突出机理
2.3 煤与瓦斯突出过程的突变分析
2.4 基于动量守恒的煤与瓦斯突出突变分析
2.5 本章小结
3 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测煤与瓦斯突出的理论
3.1 煤与瓦斯突出的影响因素
3.2 煤巷掘进工作面瓦斯涌出过程的基本特点
3.3 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量动态指标预测突出的理论
3.4 瓦斯涌出量异常预报煤与瓦斯突出
3.5 本章小结
4 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的非线性特征
4.1 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量时间序列的Hurst特性
4.2 相空间重构
4.3 相空间延迟时间
4.4 关联维数
4.5 煤巷掘进工作面瓦斯浓度的Lyapunov指数分析
4.6 本章小结
5 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的非线性预测
5.1 预测概述
5.2 瓦斯涌出量时间序列预测算法
5.3 基于Lyapunov指数的掘进工作面瓦斯涌出量序列的混沌预测
5.4 应用实例
5.5 小波分析基本理论
5.6 基于小波与混沌集成的煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测
5.7 实例对比研究
5.8 本章小结
6 基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测
6.1 支持向量机分类
6.2 核函数特征空间
6.3 支持向量机的优化算法
6.4 特征选择与提取
6.5 瓦斯涌出量表征煤与瓦斯突出的特征提取
6.6 支持向量机在常规煤与瓦斯突出识别中的应用
6.7 本章小结
7 支持向量机识别煤与瓦斯突出系统的开发与应用
7.1 支持向量机识别煤与瓦斯突出的功能需求
7.2 支持向量机在电磁辐射仪预测煤与瓦斯突出中的应用
7.3 支持向量机预测煤与瓦斯突出系统设计
7.4 本章小结
参考文献
1.1 研究背景
1.2 本书研究的目的和意义
1.3 国内外研究动态和趋势
1.4 本书研究的主要内容、创新点及难点
2 煤与瓦斯突出的突变特征
2.1 突变理论基础
2.2 煤与瓦斯突出机理
2.3 煤与瓦斯突出过程的突变分析
2.4 基于动量守恒的煤与瓦斯突出突变分析
2.5 本章小结
3 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测煤与瓦斯突出的理论
3.1 煤与瓦斯突出的影响因素
3.2 煤巷掘进工作面瓦斯涌出过程的基本特点
3.3 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量动态指标预测突出的理论
3.4 瓦斯涌出量异常预报煤与瓦斯突出
3.5 本章小结
4 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的非线性特征
4.1 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量时间序列的Hurst特性
4.2 相空间重构
4.3 相空间延迟时间
4.4 关联维数
4.5 煤巷掘进工作面瓦斯浓度的Lyapunov指数分析
4.6 本章小结
5 煤巷掘进工作面瓦斯涌出量的非线性预测
5.1 预测概述
5.2 瓦斯涌出量时间序列预测算法
5.3 基于Lyapunov指数的掘进工作面瓦斯涌出量序列的混沌预测
5.4 应用实例
5.5 小波分析基本理论
5.6 基于小波与混沌集成的煤巷掘进工作面瓦斯涌出量预测
5.7 实例对比研究
5.8 本章小结
6 基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测
6.1 支持向量机分类
6.2 核函数特征空间
6.3 支持向量机的优化算法
6.4 特征选择与提取
6.5 瓦斯涌出量表征煤与瓦斯突出的特征提取
6.6 支持向量机在常规煤与瓦斯突出识别中的应用
6.7 本章小结
7 支持向量机识别煤与瓦斯突出系统的开发与应用
7.1 支持向量机识别煤与瓦斯突出的功能需求
7.2 支持向量机在电磁辐射仪预测煤与瓦斯突出中的应用
7.3 支持向量机预测煤与瓦斯突出系统设计
7.4 本章小结
参考文献
