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矿井突水灾害蚁群算法理论与方法 版权信息
- ISBN：9787502846893
- 条形码：9787502846893 ; 978-7-5028-4689-3
- 装帧：暂无
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
矿井突水灾害蚁群算法理论与方法 内容简介
《矿井突水灾害蚁群算法理论与方法》总结了作者针对矿山水害的处理方法，提出了利用蚁群算法与GIS融合技术，以矿山灾害空间数据为目标数据，研究如何从矿山水害GIS空间数据库中挖掘水害事故信息，建立合理通用的矿山水害预测预报模型的过程。《矿井突水灾害蚁群算法理论与方法》包含了矿山水害综合治理方法的总结，矿山水害空间数据库的建立方法，以及模型建立、预测预报的实验分析等方面。
矿井突水灾害蚁群算法理论与方法 目录
第1章 绪论
1．1 矿井水害概述
1．1．1 我国煤矿水害概述
1．1．2 我国煤矿水害防治技术现状
1．2 矿井水害的类型
1．3 采矿与矿井突水机理研究进展
1．4 矿井突水预测理论的研究概况
1．4．1 预测理论概述
1．4．2 预测理论方法介绍
1．5 国内外矿井突水灾害预测研究概况及发展展望
1．5．1 预测研究概况
1．5．2 存在的问题及展望
1．6 本章小节
第2章 蚁群算法基础知识简介
2．1 蚁群算法的概念及其系统学特征
2．1．1 蚁群算法的概念
2．1．2 蚁群算法的系统学特征
2．2 蚁群算法的研究进展与应用领域
2．2．1 蚁群算法的进展
2．2．2 蚁群算法的应用领域
2．3 基本蚁群算法模型
2．4 蚁群算法的改进算法
2．4．1 信息素挥发因子的自适应调整
2．4．2 信息素增量的动态自适应调整
2．4．3 信息素量的更新调整
2．5 基于蚁群算法矿井突水预测模型建立的应用分析
2．6 本章小节
第3章 矿井突水灾害概述
3．1 矿井突水水源
3．2 矿井突水地质构造
3．3 矿井突水水压
3．4 矿井突水矿压
3．5 矿井突水隔水层
3．6 矿井突水影响因素综合分析
3．7 本章小结
第4章 矿山水文空间数据库设计
4．1 矿山空间数据库设计总则
4．1．1 矿山空间数据库建库要求
4．1．2 矿山空间数据库建库原则
4．1．3 矿山空间数据库用户和用途要求
4．2 矿山实体空间数据库设计
4．3 矿山水文空间数据库设计
4．4 矿山水文空间数据库建设
4．4．1 矿山水文空间数据库的建立依据
4．4．2 矿山水文空间数据库的数据采集
4．5 本章小节
第5章 矿山突水灾害蚁群算法预测模型的建立及应用分析
5．1 矿山突水灾害蚁群算法预测模型建立的基本思路
5．2 矿山突水蚁群算法预测模型改进算法及实例
5．2．1 GIS空间关系分析
5．2．2 Matlab工具及其应用函数
5．2．3 信息素挥发因子的自适应调整
5．2．4 信息素增量的动态自适应调整
5．2．5 信息素量的自动更新调整
5．3 蚁群算法预测模型各改进算法优劣对比
5．3．1 信息素因子的动态更新算法
5．3．2 信息素增量的动态自适应调整算法
5．3．3 信息素量的更新调整算法
5．4 本章小结
第6章 总结与展望
6．1 回顾总结
6．2 研究展望
参考文献
1．1 矿井水害概述
1．1．1 我国煤矿水害概述
1．1．2 我国煤矿水害防治技术现状
1．2 矿井水害的类型
1．3 采矿与矿井突水机理研究进展
1．4 矿井突水预测理论的研究概况
1．4．1 预测理论概述
1．4．2 预测理论方法介绍
1．5 国内外矿井突水灾害预测研究概况及发展展望
1．5．1 预测研究概况
1．5．2 存在的问题及展望
1．6 本章小节
第2章 蚁群算法基础知识简介
2．1 蚁群算法的概念及其系统学特征
2．1．1 蚁群算法的概念
2．1．2 蚁群算法的系统学特征
2．2 蚁群算法的研究进展与应用领域
2．2．1 蚁群算法的进展
2．2．2 蚁群算法的应用领域
2．3 基本蚁群算法模型
2．4 蚁群算法的改进算法
2．4．1 信息素挥发因子的自适应调整
2．4．2 信息素增量的动态自适应调整
2．4．3 信息素量的更新调整
2．5 基于蚁群算法矿井突水预测模型建立的应用分析
2．6 本章小节
第3章 矿井突水灾害概述
3．1 矿井突水水源
3．2 矿井突水地质构造
3．3 矿井突水水压
3．4 矿井突水矿压
3．5 矿井突水隔水层
3．6 矿井突水影响因素综合分析
3．7 本章小结
第4章 矿山水文空间数据库设计
4．1 矿山空间数据库设计总则
4．1．1 矿山空间数据库建库要求
4．1．2 矿山空间数据库建库原则
4．1．3 矿山空间数据库用户和用途要求
4．2 矿山实体空间数据库设计
4．3 矿山水文空间数据库设计
4．4 矿山水文空间数据库建设
4．4．1 矿山水文空间数据库的建立依据
4．4．2 矿山水文空间数据库的数据采集
4．5 本章小节
第5章 矿山突水灾害蚁群算法预测模型的建立及应用分析
5．1 矿山突水灾害蚁群算法预测模型建立的基本思路
5．2 矿山突水蚁群算法预测模型改进算法及实例
5．2．1 GIS空间关系分析
5．2．2 Matlab工具及其应用函数
5．2．3 信息素挥发因子的自适应调整
5．2．4 信息素增量的动态自适应调整
5．2．5 信息素量的自动更新调整
5．3 蚁群算法预测模型各改进算法优劣对比
5．3．1 信息素因子的动态更新算法
5．3．2 信息素增量的动态自适应调整算法
5．3．3 信息素量的更新调整算法
5．4 本章小结
第6章 总结与展望
6．1 回顾总结
6．2 研究展望
参考文献
展开全部
矿井突水灾害蚁群算法理论与方法 作者简介
戴洪磊，教授，山东省2010年海外引进高层次人才，泰山学者。 2001年起在山东科技大学从事教学和科研工作，2003年起在美国国家海洋和气象管理局东北渔业科学中心任研究员。主要研究领域包括GIS数据质量、空间数据挖掘、海洋GIS等，已发表论文40余篇，出版专著3部，主持并参与国家自然科学基金3项、国际交流项目和科技协作项目多项。
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