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爆破振动智能预测技术研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第1-5页 | Abstract | 第5-8页 | 第1章 绪论 | 第8-16页 | ·选题背景及意义 | 第8页 | ·与本论文相关的国内外研究现状 | 第8-14页 | ·课题研究内容及成果 | 第14-16页 | ·研究内容 | 第14-15页 | ·研究方法 | 第15页 | ·技术路线 | 第15-16页 | 第2章 传统爆破振动预测方法 | 第16-27页 | ·传统爆破振动预测方法概述 | 第16-25页 | ·一元线性回归简介及原理 | 第17-20页 | ·二元线性回归简介及原理 | 第20-25页 | ·传统爆破振动预测方法在工程中的应用 | 第25-26页 | ·本章小结 | 第26-27页 | 第3章 等振线预测技术 | 第27-40页 | ·等振线概述 | 第27-32页 | ·理想状态下的等振线 | 第28-29页 | ·非理想状态下的等振线 | 第29-32页 | ·爆破等振线预测技术 | 第32页 | ·爆破振动等振线预测在工程上的应用 | 第32-39页 | ·矿山概况 | 第32-33页 | ·等振线预测在露天矿山上的应用 | 第33-39页 | ·本章小结 | 第39-40页 | 第4章 遗传算法优化神经网络预测技术 | 第40-52页 | ·人工神经网络简介及原理 | 第40-43页 | ·BP神经网络的步骤 | 第40-42页 | ·神经网络的不足 | 第42-43页 | ·遗传算法优化神经网络 | 第43-46页 | ·遗传算法简介 | 第43-44页 | ·遗传算法的基本原理 | 第44页 | ·遗传算法的基本概念和算子 | 第44页 | ·遗传算法的基本步骤 | 第44-46页 | ·基于遗传算法的神经网络在工程中的应用 | 第46-51页 | ·遗传算法的应用设计 | 第46-48页 | ·采用经遗传算法优化的人工神经网络系统对爆破振动的预测 | 第48-51页 | ·本章小结 | 第51-52页 | 第5章 爆破振动预测系统的设计和实现 | 第52-65页 | ·总体结构 | 第52-58页 | ·系统的基本结构 | 第52页 | ·系统的数据库设计 | 第52-58页 | ·模块的实现 | 第58-64页 | ·系统管理模块 | 第58-60页 | ·数据库子系统 | 第60-61页 | ·预测子系统 | 第61-64页 | ·分析子系统 | 第64页 | ·本章小结 | 第64-65页 | 第6章 结论与展望 | 第65-67页 | ·论文工作总结 | 第65页 | ·系统应用情况 | 第65页 | ·展望 | 第65-67页 | 致谢 | 第67-68页 | 参考文献 | 第68-72页 | 附录 | 第72页 |
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