基于支持向量机的中南公路边坡稳定性分析
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| ·概述 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第13-15页 |
| 2 支持向量机与快速混乱遗传算法 | 第15-27页 |
| ·统计学习理论 | 第15-18页 |
| ·机器学习 | 第15-16页 |
| ·统计学习方法 | 第16-18页 |
| ·支持向量机 | 第18-23页 |
| ·快速混乱遗传算法 | 第23-26页 |
| ·进化支持向量机 | 第26-27页 |
| 3 边坡稳定性分析理论 | 第27-38页 |
| ·边坡破坏的原因及分类 | 第27-33页 |
| ·边坡破坏定义与原因 | 第27-28页 |
| ·边坡破坏类型 | 第28-29页 |
| ·边坡稳定性分析方法 | 第29-33页 |
| ·边坡稳定性影响因素 | 第33-38页 |
| ·边坡稳定性影响因素调查 | 第33-34页 |
| ·边坡稳定性影响因子确定 | 第34-38页 |
| 4. 中南公路边坡稳定性影响因素的测定 | 第38-48页 |
| ·中南公路项目概况 | 第38-41页 |
| ·中南公路基本概况 | 第38页 |
| ·区域基本地质环境条件 | 第38-40页 |
| ·中南公路边坡数据资料整理 | 第40-41页 |
| ·中南公路边坡稳定性影响因子的确定 | 第41-47页 |
| ·中南公路边坡外业测绘 | 第42-44页 |
| ·中南公路边坡室内岩土试验 | 第44-46页 |
| ·中南公路气象条件 | 第46-47页 |
| ·中南公路边坡稳定性影响因素汇总 | 第47-48页 |
| 5 SVM 和 ESVM 计算程序的编制与应用 | 第48-66页 |
| ·数据样本的权重系数 | 第48-51页 |
| ·边坡稳定性分析的 SVM 计算程序 | 第51-54页 |
| ·构建 SVM 方法的数据样本 | 第51页 |
| ·SVM 计算程序编制与测试 | 第51-54页 |
| ·边坡稳定性分析的 ESVM 计算程序 | 第54-61页 |
| ·FLAC 3D 应用于中南公路边坡稳定性分析 | 第61-64页 |
| ·中南公路边坡稳定性分析结果对比 | 第64-66页 |
| 6 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 作者简历 | 第69-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70-71页 |
