| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 选题背景 | 第15-17页 |
| 1.1.1 矿山边坡安全概述 | 第15-16页 |
| 1.1.2 矿山边坡安全监测 | 第16-17页 |
| 1.2 边坡安全评判研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 本文研究主要内容 | 第19-21页 |
| 第2章 灰色模糊综合评判的理论基础 | 第21-41页 |
| 2.1 模糊数学基本理论 | 第21-26页 |
| 2.1.1 模糊数学概述 | 第21页 |
| 2.1.2 模糊集合 | 第21-24页 |
| 2.1.3 模糊综合评判模型 | 第24-26页 |
| 2.2 灰色系统理论基本理论 | 第26-31页 |
| 2.2.1 灰色系统理论概述 | 第26-27页 |
| 2.2.2 灰色聚类方法 | 第27-31页 |
| 2.3 灰色模糊综合评判模型基本理论 | 第31-40页 |
| 2.3.1 边坡综合评判概述 | 第31页 |
| 2.3.2 灰色模糊综合评判 | 第31-32页 |
| 2.3.3 权值的确定方法 | 第32-36页 |
| 2.3.4 隶属度函数的相关理论 | 第36-40页 |
| 2.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第3章 灰色模糊综合评判模型的矿山边坡安全评判应用 | 第41-64页 |
| 3.1 概述 | 第41页 |
| 3.2 灰色模糊综合评判模型建立 | 第41-46页 |
| 3.2.1 矿山边坡安全评判指标分析 | 第42-43页 |
| 3.2.2 矿山边坡安全评判灰类数及评判集分析 | 第43-44页 |
| 3.2.3 矿山边坡安全评判指标权值分析 | 第44-45页 |
| 3.2.4 矿山边坡安全评判指标白化权函数分析 | 第45-46页 |
| 3.2.5 评判结果分析 | 第46页 |
| 3.3 矿山边坡工程概况 | 第46页 |
| 3.4 评判模型实例应用 | 第46-62页 |
| 3.4.1 评判指标的确定 | 第46-47页 |
| 3.4.2 评判等级 | 第47页 |
| 3.4.3 各指标白化权函数计算 | 第47-50页 |
| 3.4.4 基于灰色模糊综合评判模型的矿山边坡安全综合评判 | 第50-62页 |
| 3.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第4章 矿山边坡灰色预测模型 | 第64-71页 |
| 4.1 GM(1,1)模型的建模思想 | 第64页 |
| 4.2 灰色序列算子生成 | 第64-66页 |
| 4.2.1 累加生成算子 | 第65页 |
| 4.2.2 累减生成算子 | 第65-66页 |
| 4.3 GM(1,1)模型的建模过程 | 第66-68页 |
| 4.4 改进GM(1,1)模型的建模过程 | 第68-70页 |
| 4.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 第5章 基于预测数据的矿山边坡安全动态评判 | 第71-76页 |
| 5.1 建模数据预处理 | 第71-72页 |
| 5.2 建模结果分析 | 第72-73页 |
| 5.3 位移预测结果 | 第73-74页 |
| 5.4 边坡安全动态评判 | 第74-75页 |
| 5.4.1 概述 | 第74页 |
| 5.4.2 结合预测数据的边坡安全动态评判 | 第74-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-76页 |
| 第6章 结论和展望 | 第76-78页 |
| 6.1 结论 | 第76页 |
| 6.2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第82页 |