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第1章 绪论 1

1.1 矿井水害概述 1

1.1.1 我国煤矿水害概述 1

1.1.2 我国煤矿水害防治技术现状 2

1.2 矿井水害的类型 8

1.3 采矿与矿井突水机理研究进展 9

1.4 矿井突水预测理论的研究概况 11

1.4.1 预测理论概述 11

1.4.2 预测理论方法介绍 11

1.5 国内外矿井突水灾害预测研究概况及发展展望 15

1.5.1 预测研究概况 15

1.5.2 存在的问题及展望 17

1.6 本章小节 17

第2章 蚁群算法基础知识简介 18

2.1 蚁群算法的概念及其系统学特征 18

2.1.1 蚁群算法的概念 18

2.1.2 蚁群算法的系统学特征 19

2.2 蚁群算法的研究进展与应用领域 21

2.2.1 蚁群算法的进展 21

2.2.2 蚁群算法的应用领域 23

2.3 基本蚁群算法模型 24

2.4 蚁群算法的改进算法 26

2.4.1 信息素挥发因子的自适应调整 26

2.4.2 信息素增量的动态自适应调整 27

2.4.3 信息素量的更新调整 29

2.5 基于蚁群算法矿井突水预测模型建立的应用分析 30

2.6 本章小节 32

第3章 矿井突水灾害概述 33

3.1 矿井突水水源 33

3.2 矿井突水地质构造 35

3.3 矿井突水水压 36

3.4 矿井突水矿压 36

3.5 矿井突水隔水层 37

3.6 矿井突水影响因素综合分析 37

3.7 本章小结 39

第4章 矿山水文空间数据库设计 40

4.1 矿山空间数据库设计总则 40

4.1.1 矿山空间数据库建库要求 40

4.1.2 矿山空间数据库建库原则 40

4.1.3 矿山空间数据库用户和用途要求 41

4.2 矿山实体空间数据库设计 41

4.3 矿山水文空间数据库设计 43

4.4 矿山水文空间数据库建设 46

4.4.1 矿山水文空间数据库的建立依据 46

4.4.2 矿山水文空间数据库的数据采集 46

4.5 本章小节 48

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 49

5.1 矿山突水灾害蚁群算法预测模型建立的基本思路 49

5.2 矿山突水蚁群算法预测模型改进算法及实例 49

5.2.1 GIS空间关系分析 49

5.2.2 Matlab工具及其应用函数 52

5.2.3 信息素挥发因子的自适应调整 55

5.2.4 信息素增量的动态自适应调整 57

5.2.5 信息素量的自动更新调整 60

5.3 蚁群算法预测模型各改进算法优劣对比 63

5.3.1 信息素因子的动态更新算法 63

5.3.2 信息素增量的动态自适应调整算法 63

5.3.3 信息素量的更新调整算法 63

5.4 本章小结 63

第6章 总结与展望 64

6.1 回顾总结 64

6.2 研究展望 65

参考文献 66