灾害预警与应急联动系统的关键问题研究——以煤矿瓦斯灾害预警与应急处理为例

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1、郑重声明本人的学位论文是在导师指导下独立撰写并完成的，学位论文没有到窃、抄袭、造假等违反学术道德、学术规范和侵权行为，否则，本人愿意承担由此而产生的法律责任和法律后果，特此郑重声明。学位论文作者（签名）；L;k千年主月"日学位论文使用授权书木论文作者完全了解学校关于保存、使用学位论文的管理办法及规定，即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文彼査阅和借阅，接受社会监替。本人授权西北师范人学可以将本学位论文的全部或部分内容编入学校有关数据库和收录到《中国博士学位论文全文数据库》进行信息服务，也可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存或汇编本

2、学位论文°本论文提交口当年/口一年/口两年/口三年以后，同意发布。若不选填则视为一年以后同意发布。注:保密学位论文，在解密后适用于本授权书。作者签名：1-,;是导师签名：陈B'先101千年5月（0日西北师范大学研究生学位论文作者信息论文题目灾害预警与应急联动系统的关键问题研究——以煤矿瓦斯灾害预警与应急处理为例姓名王涛学号2012221284专业名称计算机技术答辩日期2014年5月联系电话18893703752E_mailwdhgwcldx@163.com通信地址（邮编）：西北师范大学计算机科学与工程学院（730070）备注：摘要IAbstractII1绪论11」

3、研究背景和意义11.2国内外研究现状2121预警监测系统国外研究现状21.2.2预警监测系统国内研究现状31.2.3存在的问题31.3研究内容31.4论文组织结构42灾害预警关键技术52」数据融合技术52.1.1数据融合的作用52.1.2数据融合模型分类52.2神经网络算法62.2.1神经网络发展历史72.2.2BP神经网络82.3遗传算法122.3.1遗传算法的概念122.3.2遗传算法的特点132.4webservice技术132.4.1Wwbservice概念142.4.2SOA概念及模型142.4.3SOA的甘点143预警与应急联动系统153」改进的自适应

4、加权数据融合方法.163.2BP神经网络瓦斯灾害预警模型193.2.1BP神经网络进行灾害预测的原理193.2.2BP^申经网纟各预测方法193.2.3BP神经网络预测的基本歩骤193.2.4BP神经网络进行煤矿瓦斯灾害预测的matalab实现203.3遗传BP神经网络煤矿瓦斯灾害预警模型213.3.1遗传优化BP神经网络建模213.3.2遗传优化的BP神经网络算法的实现223.3.3系统实现的主要算法243.4系统具体设计273.4.1系统需求分析273.4.2系统开发原贝lj27343系统开发、运行坏境273.4.4系统架构283.4.5数据库设计29346应

5、急联动模块设计引3.4.7系统功能模块介绍344预警结果分析394.1BP?申经网络训练414.2遗传优化的BP神经网络训练414.3实验结果对比分析425总结与展望44总结445.2展望44参考文献45致谢47摘要煤矿事故发生频繁、破坏性大，它是威胁煤矿工人生命安全和煤矿企业正常生产的罪魁祸首，而瓦斯灾害是煤矿事故的主要灾害形式。为了防治瓦斯灾害，把损失降到最低程度，我们一方面要研究灾害预警的关键技术和开发煤矿瓦斯灾害预警系统，另一方面也要开展煤矿瓦斯灾害应急联动系统的研究。本文对灾害预警的关键技术进行了研究和改进。介绍了数据融合技术，并利用IF-THEN规则对

6、前人提出的自适应加权数据融合方法进行了改进；介绍了BP神经网络算法、BP神经网络算法的局限性以及改进方法，并选用遗传算法来优化BP神经网络做预测；设计了面向服务的应急联动系统。文中同时以煤矿瓦斯灾害与应急处理为例，利用matalab仿真实验验证了遗传优化的BP神经网络做预测比BP神经网络做预测更具有优势。另外，本文通过对系统的需求分析、开发原则、系统开发运行环境、系统总体架构设计、数据库设计、应急辅助模块设计进行分析。结合IF-THEN规则优化的自适应加权数据融合方法、遗传优化的BP神经网络算法、数据库技术等来建立煤矿瓦斯灾害预警与应急联动系统。并对系统的各个功能

7、模块进行了分析，并给岀了效果图。尖键词：瓦斯预警数据融合应急联动系统遗传BP神经网络AbstractTheaccidentwhichoccursincoalmineisfrequentanddevastating,anditisathreattothesafetyofcoalminersanditistheculpritofthecoalmine'snormalproduction.Inaddition,gasdisastersarethemainformofcoalminedisasters.Topreventgasdisaster,andreducethelo

8、ssesi