基于风险隐因子的道路选线风险评估方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状及存在问题分析 | 第10-12页 |
| ·基于评价思想的道路选线设计研究现状 | 第10-11页 |
| ·风险评估研究现状概述 | 第11-12页 |
| ·存在问题分析 | 第12页 |
| ·本文主要研究内容及技术路线 | 第12-15页 |
| 第二章 风险评估理论及方法研究概述 | 第15-22页 |
| ·基本理论概述 | 第15-16页 |
| ·风险定义及特点 | 第15页 |
| ·风险的分类 | 第15-16页 |
| ·风险评估步骤及作用 | 第16-21页 |
| ·风险辨识 | 第17-18页 |
| ·风险估计 | 第18-20页 |
| ·风险评价 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 道路选线设计风险评估层次体系 | 第22-32页 |
| ·选线设计风险辨识 | 第22-27页 |
| ·辨识空间 | 第22-24页 |
| ·外风险 | 第24-26页 |
| ·内风险 | 第26-27页 |
| ·选线设计风险层次模型 | 第27-31页 |
| ·环境风险 | 第27-29页 |
| ·经济风险 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 优化AHP法风险评价模型 | 第32-47页 |
| ·AHP法 | 第32-36页 |
| ·AHP法原理及运用 | 第32-33页 |
| ·AHP法的一致性检验 | 第33-35页 |
| ·AHP法的缺陷分析 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络 | 第36-39页 |
| ·BP神经网络结构的学习算法 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络的特点 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络的缺陷分析 | 第39页 |
| ·优化AHP法风险评价模型 | 第39-42页 |
| ·优化AHP法思想 | 第39-40页 |
| ·优化AHP法风险评价模型 | 第40-42页 |
| ·面向MATLAB的优化模型 | 第42-46页 |
| ·AHP法的MATLAB实现 | 第42-44页 |
| ·BP算法的MATLAB实现 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 优化风险评价模型案例分析 | 第47-60页 |
| ·风险影响因子综合指标排序 | 第47-51页 |
| ·判断矩阵的确定 | 第47-49页 |
| ·综合影响指标排序 | 第49-51页 |
| ·BP网络训练的样本选取 | 第51-53页 |
| ·样本路段工程概况 | 第51-52页 |
| ·样本数据的确定 | 第52-53页 |
| ·BP网络训练模型 | 第53-59页 |
| ·隐节点的确定 | 第53-56页 |
| ·样本训练及检测 | 第56-58页 |
| ·样本训练的GUI实现 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论及展望 | 第60-62页 |
| ·论文的主要工作及结论 | 第60页 |
| ·有待于进一步开展的工作 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第65页 |
