基于物联网感知技术的导水裂隙带的预测研究

发布时间：2017-04-20 05:14

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【摘要】：我国经济快速发展的基础是能源,所以当今社会对能源的需求量不断的增加,这就导致了我国煤炭的消耗越来越大,开采逐渐的向西部延伸。考虑到我国西部生态环境的现状,水资源的匮乏和严重土地沙漠化,开采时必须要做到保水开采。准确的预测导水裂隙带高度的发育能够很好的保护水资源,现在对导水裂隙带高度的预测主要采用《规程》中的经验公式,这种方法在高度预测上存在着很大的误差,所以要求必须要找出一种更加准确有效的方法来解决这个问题。本文主要是通过利用物联网感知技术和多元回归分析方法的结合来对导水裂隙带高度的发育进行预测研究。物联网技术应用到煤矿开采中,使其真正走上了综合化技术开采。物联网感知技术收集的数据更加准确有效,去除了过失误差。通过数据的融合,得到需要的数据。多元回归分析则是将其用线性的方法进行归纳总结,得出想要的预测公式。基于物联网感知技术来对导水裂隙带高度进行预测,为未来的研究提供了思路和方法。
【关键词】：导水裂隙带 物联网感知技术 数据融合 多元回归分析 高度预测
【学位授予单位】：安徽理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU45;TD67
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-13
• 1 绪论13-21
• 1.1 选题背景、研究目的及意义13-15
• 1.1.1 选题背景13-14
• 1.1.2 研究目的14
• 1.1.3 研究意义14-15
• 1.2 国内外现状15-18
• 1.2.1 国外的研究现状15-16
• 1.2.2 国内的研究现状16-18
• 1.3 方法与技术路线18-21
• 2 基础理论及技术概况21-33
• 2.1 导水性的研究21
• 2.2 影响导水裂隙带高度发育的因素21-22
• 2.2.1 主要影响因素21-22
• 2.2.2 其的影响因素22
• 2.3 物联网22-30
• 2.3.1 物联网的概念与基本特征22-24
• 2.3.2 物联网的结构24-27
• 2.3.3 物联网的关键技术27-30
• 2.4 地理信息系统30-32
• 2.5 本章小结32-33
• 3 我国导水裂隙带高度预测方法及物联网煤矿的发展33-43
• 3.1 常用预测方法的介绍33-37
• 3.1.1 经验公式法33-34
• 3.1.2 类比法34
• 3.1.3 应力计算法34-35
• 3.1.4 神经网络法35-37
• 3.1.4.1 模型的选择36
• 3.1.4.2 反向传播神经网络结构36
• 3.1.4.3 反向传播神经网络的算法36-37
• 3.1.5 分数维理论37
• 3.2 物联网技术在我国煤炭领域的应用现状和存在问题37-42
• 3.2.1 只重视技术而忽略了管理的培训39-40
• 3.2.2 应用层面的信息缺乏40
• 3.2.3 缺乏泛在的感知网络40-41
• 3.2.4 监控系统的不完整性41-42
• 3.3 本章小结42-43
• 4 感知信息融合技术43-61
• 4.1 感知信息融合技术的概述43-50
• 4.1.1 信息融合的基本概念43-45
• 4.1.2 数据融合技术的发展历史与研究现状45-46
• 4.1.3 感知信息融合的过程46-48
• 4.1.4 信息融合的基本原理48-50
• 4.2 煤矿中与导水裂隙带高度发育相关的信息融合策略50-51
• 4.3 感知信息融合技术在导水高度预测中数据级融合51-59
• 4.3.1 数据的预处理52-58
• 4.3.2 贝叶斯网络算法58-59
• 4.4 本章小结59-61
• 5 物联网感知技术与回归分析的结合61-69
• 5.1 数据的收集61-62
• 5.2 多元回归分析62-63
• 5.3 影响因素与导水高度的关系63-67
• 5.4 本章小结67-69
• 6 总结与不足69-71
• 6.1 总结与展望69
• 6.2 不足69-71
• 参考文献71-75
• 致谢75-77
• 作者简介及读研期间主要科研成果77

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