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基于回归神经网络的滑坡位移时间序列预测研究

摘要第4-6页
Abstract第6-8页
1 绪论第13-23页
    1.1 研究背景和意义第13-15页
    1.2 国内外研究现状综述第15-20页
        1.2.1 滑坡的孕育及稳定性评价第15-18页
        1.2.2 降雨和库水位对滑坡的影响第18页
        1.2.3 滑坡预测概况第18-20页
    1.3 研究内容及结构安排第20-23页
2 基于RF算法的滑坡稳定性评价及分析第23-39页
    2.1 引言第23页
    2.2 RF分类方法第23-28页
        2.2.1 决策树基本思想及其算法第24-26页
        2.2.2 随机森林基本思想及算法第26-28页
    2.3 影响滑坡稳定的特征属性第28-29页
    2.4 随机森林在滑坡稳定性评价中的应用第29-38页
        2.4.1 模型设计思路第29页
        2.4.2 模型设计步骤第29-30页
        2.4.3 实例分析第30-38页
    2.5 本章小结第38-39页
3 基于K-GRNNs的滑坡位移时间序列预测第39-61页
    3.1 引言第39页
    3.2 预备知识第39-42页
        3.2.1 交叉检验第39-40页
        3.2.2 皮尔森系数和互信息第40-41页
        3.2.3 时间序列的平稳性检验第41-42页
    3.3 GRNN的结构第42-44页
    3.4 K-GRNNs模型第44-46页
        3.4.1 输入变量的选择第45-46页
        3.4.2 SPREAD的选择第46页
    3.5 实例分析第46-60页
        3.5.1 数据介绍第46-53页
        3.5.2 相关性和平稳性分析第53-55页
        3.5.3 实验结果第55-60页
    3.6 本章小结第60-61页
4 基于EKF-BPTT的滑坡位移时间序列的多步预测第61-77页
    4.1 引言第61页
    4.2 预备知识第61-66页
        4.2.1 EKF算法第61-63页
        4.2.2 BPTT算法第63-64页
        4.2.3 EKF优化BPTT权值估计第64-66页
    4.3 实例分析第66-76页
        4.3.1 实验数据第66页
        4.3.2 实验结果第66-76页
    4.4 本章小结第76-77页
5 基于Bootstrap-ESN的分叉迭代滑坡位移序列区间预测第77-92页
    5.1 引言第77-78页
    5.2 预备知识第78-81页
        5.2.1 置信区间与区间预测第78页
        5.2.2 PIs指标第78-79页
        5.2.3 ESN及其原理第79-80页
        5.2.4 Bootstrap算法描述第80-81页
    5.3 Bootstrap-ESN分叉迭代算法第81-84页
        5.3.1 ESN分叉迭代结构第81-82页
        5.3.2 Bootstrap-ESN的置信区间第82-84页
    5.4 实例分析第84-91页
    5.5 本章小结第91-92页
6 基于PSOGSA-ELMAN神经网络滑坡位移时间序列的区间预测第92-109页
    6.1 引言第92页
    6.2 预备知识第92-100页
        6.2.1 PSO和GSA第92-96页
        6.2.2 PSOGSA混杂算法第96-97页
        6.2.3 ELMAN网络第97-98页
        6.2.4 PSOGSA-ELMAN算法第98-100页
    6.3 实例分析第100-108页
        6.3.1 实验数据第100页
        6.3.2 实验结果第100-108页
    6.4 本章小结第108-109页
7 总结与展望第109-113页
    7.1 全文总结第109-110页
    7.2 本文的创新点第110-111页
    7.3 未来工作展望第111-113页
致谢第113-114页
参考文献第114-129页
附录1 攻读博士学位期间发表的论文第129-131页
附录2 攻读博士学位期间参加的科研项目和获得的荣誉奖励第131-132页
附录3 攻读博士学位期间发表的论文与学位论文的对应关系第132页

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