内容提要 | 第1-9页 |
第一章 绪论 | 第9-24页 |
·研究背景及意义 | 第9-10页 |
·国内外研究发展及现状 | 第10-20页 |
·定性分析方法 | 第11-12页 |
·定量评价方法 | 第12-15页 |
·不确定性分析方法 | 第15-16页 |
·确定性和不确定性方法的结合 | 第16页 |
·物理模拟方法 | 第16-17页 |
·非线性理论方法 | 第17-20页 |
·边坡稳定性分析中存在的问题 | 第20-22页 |
·主要研究内容及方法 | 第22-24页 |
第二章 天津蓟县老虎顶矿区工程地质概况 | 第24-40页 |
·区域地质条件 | 第24-28页 |
·地层条件 | 第24-26页 |
·水文条件 | 第26页 |
·区域地质构造 | 第26-28页 |
·边坡岩体特征 | 第28-40页 |
第三章 BP 神经网络与遗传算法原理 | 第40-51页 |
·BP 神经网络简介 | 第40-45页 |
·BP 神经网络原理 | 第40-41页 |
·神经网络的改进 | 第41-43页 |
·BP 神经网络构建主要步骤 | 第43-45页 |
·遗传算法简介 | 第45-51页 |
·遗传算法的基本原理 | 第46-47页 |
·遗传算法基本步骤和一般结构 | 第47-51页 |
第四章 遗传神经网络在老虎顶矿区边坡稳定性分析中的应用 | 第51-61页 |
·BP 神经网络模型构建 | 第51-61页 |
·输入层参数选取 | 第51-53页 |
·模型构建 | 第53-55页 |
·安全系数计算 | 第55-59页 |
·结果分析 | 第59-61页 |
第五章 边坡窗口节理裂隙分形维数计算 | 第61-71页 |
·边坡窗口裂隙分数维计算 | 第61-69页 |
·结果分析 | 第69-71页 |
第六章 结论 | 第71-73页 |
参考文献 | 第73-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
摘要 | 第78-80页 |
ABSTRACT | 第80-81页 |