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基于模糊综合评价和神经网络对边坡稳定性的分析研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-12页
   ·论文研究意义第8-9页
   ·模糊数学应用于边坡工程的研究现状第9页
   ·神经网络在边坡稳定性分析中的应用第9-10页
   ·模糊神经网络在边坡稳定性分析中的应用第10页
   ·本文的研究目的及研究内容第10-11页
     ·研究目的第10-11页
     ·研究的主要内容第11页
   ·小结第11-12页
第二章 边坡变形特征及破坏模式研究分析第12-16页
   ·边坡岩体的变形特征第12-13页
     ·松动第12页
     ·蠕动第12-13页
   ·边坡岩体的破坏模式第13-15页
     ·崩塌第13页
     ·滑坡第13-14页
     ·滑塌第14页
     ·岩块流动第14页
     ·岩层曲折第14-15页
   ·小结第15-16页
第三章 影响边坡稳定性因素的分析第16-21页
   ·影响边坡稳定性的岩体特征因素第16-17页
     ·边坡形态第16页
     ·地下水第16页
     ·边坡岩土体抗风化性第16-17页
     ·地质构造和地形地貌第17页
   ·影响边坡稳定性的内部因素第17-18页
     ·内摩擦角第17页
     ·粘聚力第17页
     ·容重第17-18页
     ·初始地应力第18页
   ·影响边坡稳定性的外部因素第18-20页
     ·振动作用第18页
     ·气候条件第18-19页
     ·人类工程活动第19-20页
   ·小结第20-21页
第四章 边坡稳定性分析的模糊综合评价模型第21-39页
   ·模糊综合评价方法简介第21-22页
   ·评价因子权重的确定方法第22-25页
     ·权的定义第22页
     ·权重确定方法第22-25页
   ·隶属函数的确定第25-28页
     ·隶属函数概念及原则第25页
     ·隶属函数的表示方法第25-28页
   ·边坡稳定性的模糊综合评价第28-38页
     ·边坡稳定性模糊综合评价模型的建立第28-30页
     ·边坡稳定性模糊综合评价的权重确定第30-31页
     ·边坡稳定性评价因素的隶属函数第31-38页
   ·小结第38-39页
第五章 基于神经网络的边坡稳定性分析模型第39-53页
   ·神经网络基本原理第39-42页
     ·神经网络简介第39页
     ·神经网络的分类第39-40页
     ·BP 神经网络学习算法第40-41页
     ·基于BP 神经网络的综合评价第41-42页
   ·边坡稳定性分析的神经网络第42-44页
     ·输入层和输出层的确定第42-43页
     ·隐层数的确定第43页
     ·训练及检验样本的选择第43-44页
   ·边坡稳定性的神经网络模拟过程第44-52页
     ·输入层参数选取第44-46页
     ·边坡稳定性模型案例归一化处理第46-48页
     ·基于matlab 神经网络分析第48-52页
   ·小结第52-53页
第六章 模糊神经网络在边坡稳定性分析中的应用第53-60页
   ·神经网络和模糊系统的特点第53-55页
     ·模糊神经网络基本理论第53-54页
     ·人工神经网络与模糊系统的结合方式第54-55页
   ·模糊神经网络在边坡稳定性分析中的应用第55-59页
     ·边坡稳定性模糊神经网络模型的建立第55页
     ·评判实例分析第55-59页
   ·小结第59-60页
第七章 工程应用第60-67页
   ·边坡概况及地形地貌第60-61页
   ·应用模糊综合评价分析边坡稳定性第61-65页
     ·稳定因素选取第61-63页
     ·隶属函数的等效性第63-65页
   ·神经网络和模糊神经网络在边坡实例中的应用第65-66页
   ·小结第66-67页
第八章 结论和建议第67-68页
   ·主要结论第67页
   ·主要存在的问题第67页
   ·进一步研究的设想第67-68页
参考文献第68-71页
致谢第71页

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