中国优秀硕士学位论文全文数据库 共找到 8 条

[1]	熊杨. 最小二乘支持向量机算法及应用研究[D]国防科学技术大学, 2010 .
[2]	荣腾中. 基于混沌理论的时间序列分析[D]西南交通大学, 2003 .
[3]	曹垚林. 综掘工作面瓦斯预测技术在平顶山矿区的应用研究[D]煤炭科学研究总院, 2003 .
[4]	金芳勇. 基于分形—混沌理论的煤与瓦斯突出预测研究[D]安徽理工大学, 2006 .
[5]	李俊亮. 声发射预测煤与瓦斯突出危险性技术研究[D]西安科技大学, 2009 .
[6]	李海波. 混沌时间序列预测应用研究[D]中国科学技术大学, 2009 .
[7]	孙峰超. 基于最小二乘支持向量机的非线性预测控制[D]中国石油大学, 2010 .
[8]	许志超. 不同价格折扣幅度情景中购买限制对消费者购买意愿的影响[D]西南财经大学, 2013 .

中国博士学位论文全文数据库 共找到 14 条

[1]	李胜. 煤与瓦斯突出区域预测的模式识别方法研究[D]辽宁工程技术大学, 2004 .
[2]	王鼐. 非线性动力学方法在时间序列分析中的应用[D]复旦大学, 2005 .
[3]	卢山. 基于非线性动力学的金融时间序列预测技术研究[D]东南大学, 2006 .
[4]	修妍. 混沌时序分析中的若干问题及其应用研究[D]天津大学, 2007 .
[5]	孟庆芳. 非线性动力系统时间序列分析方法及其应用研究[D]山东大学, 2008 .
[6]	赵敏. 基于混沌理论的电力推进船舶电力负荷预测[D]大连海事大学, 2008 .
[7]	唐俊. 预测煤巷突出危险性的连续流量法研究[D]中国矿业大学, 2009 .
[8]	缪燕子. 多传感器信息融合理论及在矿井瓦斯突出预警系统中的应用研究[D]中国矿业大学, 2009 .
[9]	陈祖云. 煤与瓦斯突出前兆的非线性预测及支持向量机识别研究[D]中国矿业大学, 2009 .
[10]	高洁. 基于时间序列理论方法的生物序列特征分析[D]江南大学, 2009 .

中国期刊全文数据库 共找到 100 条

[1]	桂祥友,郁钟铭. 基于模糊聚类关联分析法的煤与瓦斯突出程度分析[J]安全与环境学报, 2006,(04) .
[2]	郭德勇,李念友,裴大文,郑登锋. 煤与瓦斯突出预测灰色理论-神经网络方法[J]北京科技大学学报, 2007,(04) .
[3]	刘宝有. 土压力传感器的标定方法[J]传感器技术, 1990,(03) .
[4]	王兴元,赵敏,樊印海. 船舶电力负荷预测混沌时间序列分析法[J]大连理工大学学报, 2010,(01) .
[5]	孙叶,谭成轩,孙炜锋,王瑞江,吴树仁,汪西海,陈群策. 煤瓦斯突出研究现状及其研究方向探讨[J]地质力学学报, 2008,(02) .
[6]	杨文旺,崔洪庆,张子敏. 掘进工作面瓦斯涌出量混沌动力学方法研究[J]矿业安全与环保, 2010,(01) .
[7]	苏文叔. 利用瓦斯涌出动态指标预测煤与瓦斯突出[J]煤炭工程师, 1996,(05) .
[8]	王凯,俞启香,彭永周. 非线性理论在煤与瓦斯突出研究中的应用[J]辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2000,(04) .
[9]	刘晓丹,卢国斌. 地球物理方法预测煤与瓦斯突出[J]辽宁工程技术大学学报(自然科学版), 2008,(S1) .
[10]	张安祥,陈鹤荣,王祖来. 不停产强注式堵漏技术及其应用[J]管道技术与设备, 2000,(04) .