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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