基于决策树的滑坡预报判据数据挖掘研究
| 作者简介 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| ·选题的来源、目的和意义 | 第12页 |
| ·国内外研究现状、存在问题及发展趋势 | 第12-16页 |
| ·滑坡预报模型研究现状 | 第13-14页 |
| ·滑坡预报判据研究现状 | 第14-15页 |
| ·数据挖掘技术在滑坡预测预报中的应用 | 第15-16页 |
| ·存在问题及发展趋势 | 第16页 |
| ·研究内容和技术路线 | 第16-19页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 主要技术原理与算法介绍 | 第19-25页 |
| ·聚类分析 | 第19-21页 |
| ·聚类分析介绍 | 第19页 |
| ·K均值算法 | 第19-21页 |
| ·决策树算法 | 第21-24页 |
| ·决策树算法概述 | 第21-22页 |
| ·决策树的生成 | 第22页 |
| ·决策树C5.0算法原理 | 第22-23页 |
| ·决策树C5.0的剪枝 | 第23-24页 |
| ·Boosting技术 | 第24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 白水河滑坡背景及地质特征 | 第25-34页 |
| ·白水河滑坡背景 | 第25-28页 |
| ·地形地貌及规模 | 第25-26页 |
| ·监测手段及布设 | 第26-27页 |
| ·气象条件 | 第27页 |
| ·地层岩性 | 第27-28页 |
| ·白水河滑坡地质特征 | 第28页 |
| ·滑坡的地质构造 | 第28页 |
| ·滑坡物质组成及结构特征 | 第28页 |
| ·滑坡水文地质 | 第28页 |
| ·白水河滑坡变形的时空演化特征 | 第28-33页 |
| ·滑坡变形的时间演化特征 | 第29-32页 |
| ·滑坡变形的空间演化特征 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 白水河滑坡中长期预报研究 | 第34-57页 |
| ·监测数据分析与处理 | 第35-39页 |
| ·降雨 | 第35-36页 |
| ·库水位 | 第36-37页 |
| ·地表位移数据 | 第37-38页 |
| ·深部位移数据 | 第38-39页 |
| ·宏观变形特征 | 第39页 |
| ·白水河滑坡变形趋势预报 | 第39-48页 |
| ·白水河滑坡中部 | 第39-44页 |
| ·白水河滑坡东部 | 第44-48页 |
| ·白水河滑坡诱发因素判据总结 | 第48页 |
| ·白水河滑坡综合预报判据挖掘 | 第48-52页 |
| ·综合预报判据的因子选择及预报模型 | 第48-50页 |
| ·综合预报判据 | 第50-51页 |
| ·综合预报指数 | 第51-52页 |
| ·基于时间序列的变形预测研究 | 第52-56页 |
| ·ARIMA模型 | 第53页 |
| ·白水河滑坡ZG118监测点累积位移预测 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
