泥石流公路防治工程易损性评价
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·论文依托项目 | 第12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·论文研究内容和技术路 | 第14-17页 |
| ·研究内容 | 第14-15页 |
| ·研究技术路线 | 第15-17页 |
| 第二章 公路泥石流灾害现场调研及其分析研究 | 第17-35页 |
| ·依托工程泥石流灾害概况 | 第17-19页 |
| ·公路泥石流现场调查及分析 | 第19-28页 |
| ·公路泥石流现场调查方法 | 第19-21页 |
| ·公路泥石流内外动力环境调研概况 | 第21-27页 |
| ·公路泥石流内外动力环境分析 | 第27-28页 |
| ·泥石流公路防治工程现场调研及分析 | 第28-34页 |
| ·防治工程主要类型 | 第28-33页 |
| ·防治工程调研分析 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 泥石流公路防治工程及其损毁成因研究 | 第35-59页 |
| ·泥石流防治的目的和原则 | 第35页 |
| ·防治的目的 | 第35页 |
| ·防治原则和指导思想 | 第35页 |
| ·泥石流公路防治工程措施 | 第35-49页 |
| ·工程防治措施 | 第36-42页 |
| ·生物防治 | 第42-46页 |
| ·综合防治工程 | 第46-49页 |
| ·泥石流公路防治工程的损毁成因分析 | 第49-58页 |
| ·泥石流公路防治工程损毁类型 | 第49-52页 |
| ·泥石流公路防治工程损毁的成因分析 | 第52-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第四章 泥石流公路防治工程易损性评价 | 第59-87页 |
| ·易损性概述 | 第59-61页 |
| ·易损性评价的概念与目的 | 第59-61页 |
| ·易损性评价国内外研究 | 第61页 |
| ·泥石流公路防治工程易损性影响因素 | 第61-68页 |
| ·桥涵易损性影响因素 | 第62-65页 |
| ·渡槽易损性影响因素 | 第65-66页 |
| ·泥石流自身特性的影响 | 第66-68页 |
| ·易损性评价指标体系的建立 | 第68-71页 |
| ·指标体系建立的原则 | 第68-69页 |
| ·易损性评价指标体系建立及其分级 | 第69-71页 |
| ·基于AHP分析的二级模糊综合评价模型 | 第71-78页 |
| ·AHP法确定指标权重 | 第71-76页 |
| ·模糊综合评价 | 第76-78页 |
| ·模糊综合评价等级的判定 | 第78页 |
| ·泥石流公路防治工程易损性评价 | 第78-86页 |
| ·防治工程易损性评价初始值 | 第78-79页 |
| ·模糊隶属度的确定 | 第79-82页 |
| ·防治工程模糊综合评价 | 第82-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 第五章 泥石流公路防治工程易损性指数神经网络预测 | 第87-106页 |
| ·人工神经网络 | 第87-92页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第87-88页 |
| ·人工神经元模型 | 第88-90页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第90-91页 |
| ·神经网络处理信息的数学过程 | 第91-92页 |
| ·BP神经网络模型建立 | 第92-97页 |
| ·BP神经网络结构及算法 | 第92-94页 |
| ·样本选择及其数据处理 | 第94-95页 |
| ·BP网络结构设计 | 第95-96页 |
| ·BP神经网络预测模型 | 第96-97页 |
| ·BP神经网络训练样本及其预处理 | 第97-98页 |
| ·BP神经网络模型的MATLAB实现 | 第98-102页 |
| ·MATLAB简介 | 第98-100页 |
| ·利用MATLAB实现BP神经网络模型 | 第100-102页 |
| ·泥石流公路防治工程易损性指数预测 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-106页 |
| 第六章 结论与展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第113-114页 |
| 攻读硕士学位期间参与的主要科研项目 | 第114页 |
