| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 前言 | 第14-20页 |
| 1.1 选题依据及研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在问题 | 第15-18页 |
| 1.2.1 滑坡预测预报研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第17-18页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究技术路线 | 第18页 |
| 1.3.2 研究主要内容 | 第18-20页 |
| 第二章 变形监测型滑坡预报模型研究 | 第20-67页 |
| 2.1 灰色GM(1,1)模型 | 第20-24页 |
| 2.1.1 概述 | 第20页 |
| 2.1.2 灰色GM(1,1)模型基本理论 | 第20-21页 |
| 2.1.3 灰色GM(1,1)模型精度检验 | 第21-22页 |
| 2.1.4 改进的GM(1,1)模型 | 第22页 |
| 2.1.5 残差模型建立 | 第22-24页 |
| 2.2 BP神经网络模型 | 第24-33页 |
| 2.2.1 概述 | 第24页 |
| 2.2.2 标准的BP神经网络 | 第24-27页 |
| 2.2.3 标准BP算法存在的缺点及改进措施 | 第27-29页 |
| 2.2.4 利用MATLAB中BP神经网络工具箱对滑坡位移进行预测 | 第29-33页 |
| 2.3 斜坡失稳的协同预报模型 | 第33-38页 |
| 2.3.1 协同学基本理论 | 第33页 |
| 2.3.2 斜坡演化协同思想 | 第33-34页 |
| 2.3.3 斜坡演化方程 | 第34-35页 |
| 2.3.4 斜坡位移预报模型及程序设计 | 第35-36页 |
| 2.3.5 改进的协同预报模型 | 第36-38页 |
| 2.4 分形之动态分维跟踪预报模型 | 第38-43页 |
| 2.4.1 概述 | 第38-40页 |
| 2.4.2 算法 | 第40-43页 |
| 2.5 分形之时间序列模型 | 第43-46页 |
| 2.5.1 概述 | 第43-44页 |
| 2.5.2 时间记录分析 | 第44页 |
| 2.5.3. R/S分析方法基本内容 | 第44-45页 |
| 2.5.4. 基于滑坡位移矢量角观测资料研究滑坡预报判据 | 第45页 |
| 2.5.5 R/S分析方法存在问题 | 第45页 |
| 2.5.6 改进的R/S分析方法 | 第45-46页 |
| 2.6 论证优化模型一以新滩滑坡为例 | 第46-65页 |
| 2.6.1 新滩滑坡地质环境条件及变形监测综述 | 第46-54页 |
| 2.6.2 优化灰色GM(1,1)模型预测新滩滑坡变形 | 第54-57页 |
| 2.6.3 优化BP神经网络横型预测新滩滑坡变形 | 第57-60页 |
| 2.6.4 优化协同预报模型预测滑坡位移 | 第60-62页 |
| 2.6.5 动态分维跟踪预报模型 | 第62-64页 |
| 2.6.6 改进的分形之时间序列模型 | 第64-65页 |
| 2.7 本章小结 | 第65-67页 |
| 第三章 丁家坟滑坡地质环境条件 | 第67-80页 |
| 3.1 自然地理环境 | 第67-68页 |
| 3.2 滑坡区地质环境 | 第68-70页 |
| 3.3 滑坡特征 | 第70-75页 |
| 3.4 滑坡形成机制 | 第75-79页 |
| 3.5 小结 | 第79-80页 |
| 第四章 滑坡预测预报优化模型在丁家坟滑坡中的应用 | 第80-127页 |
| 4.1 5个优化模型用于丁家坟滑坡的可行性 | 第80-81页 |
| 4.2 丁家坟滑坡降雨量及位移监测 | 第81-84页 |
| 4.3 灰色GM(1,1)模型 | 第84-92页 |
| 4.4 BP神经网络模型 | 第92-102页 |
| 4.5 协同预报模型 | 第102-108页 |
| 4.5.1 1号测斜仪监测数据预测情况 | 第102-103页 |
| 4.5.2 19号测斜仪监测数据预测情况 | 第103-105页 |
| 4.5.3 20号测斜仪监测数据预测情况 | 第105-106页 |
| 4.5.4 25号测斜仪监测数据预测情况 | 第106-107页 |
| 4.5.5 测斜仪监测数据预测情况对比 | 第107-108页 |
| 4.6 动态分维模型 | 第108-122页 |
| 4.6.1 1号测斜仪监测数据预测情况 | 第108-110页 |
| 4.6.2 14号测斜仪监测数据预测情况 | 第110-113页 |
| 4.6.3 19号测斜仪监测数据预测情况 | 第113-115页 |
| 4.6.4 20号测斜仪监测数据预测情况 | 第115-117页 |
| 4.6.5 23号测斜仪监测数据预测情况 | 第117-120页 |
| 4.6.6 25号测斜仪监测数据预测情况 | 第120-122页 |
| 4.7 时间序列模型 | 第122-125页 |
| 4.7.1 ZK2变形量时序分析 | 第123页 |
| 4.7.2 ZK10变形量时序分析 | 第123-124页 |
| 4.7.3 ZK11变形量时序分析 | 第124-125页 |
| 4.8 小结 | 第125-127页 |
| 第五章 滑坡预报软件集成与开发使用 | 第127-148页 |
| 5.1 变形预测模型优选评价 | 第127-131页 |
| 5.1.1 模糊优选理论 | 第127-130页 |
| 5.1.2 丁家坟滑坡变形优选模型 | 第130-131页 |
| 5.2 滑坡预报软件集成 | 第131-132页 |
| 5.3 滑坡预报软件使用 | 第132-147页 |
| 5.3.1 使用须知 | 第132页 |
| 5.3.2 软件安装步骤 | 第132-133页 |
| 5.3.3 MCRInstaller安装步骤 | 第133-137页 |
| 5.3.4 软件使用步骤与说明 | 第137-144页 |
| 5.3.5 输入数据要求 | 第144-145页 |
| 5.3.6 数据与曲线图件保存 | 第145-146页 |
| 5.3.7 使用帮助与联系方式 | 第146-147页 |
| 5.4 小结 | 第147-148页 |
| 第六章 结论 | 第148-151页 |
| 致谢 | 第151-152页 |
| 参考文献 | 第152-158页 |
| 附录A (攻读学位期间撰写的学术论文及获得奖励) | 第158-159页 |
| 附录B (攻读博士学位期间参与的研究课题) | 第159页 |
