煤与瓦斯突出前兆的非线性特征及支持向量机识别研究

煤与瓦斯突出前兆的非线性特征及支持向量机识别研究  

作者：陈祖云著 

出版时间： 2017年版 

内容简介 

　　《煤与瓦斯突出前兆的非线性特征及支持向量机识别研究》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，具有重要的现实意义。 

　　《煤与瓦斯突出前兆的非线性特征及支持向量机识别研究》可供矿山安全、安全科学与工程、防灾减灾工程与防护工程及相关领域的工程技术人员参考使用，同时也能为在校本科生和研究生相应的学习和研究提供帮助。 

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