基于粗集——神经网络的区域滑坡灾害易发性预测研究
| 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12-20页 |
| ·选题依据及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·滑坡灾害易发性研究现状 | 第13-16页 |
| ·粗集理论的研究现状 | 第16-17页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第17-20页 |
| 第二章 基于粗集——神经网络的建模方法 | 第20-28页 |
| ·粗集与神经网络原理 | 第20-24页 |
| ·粗集理论 | 第20-21页 |
| ·基于粗集理论的数据约简 | 第21-22页 |
| ·决策系统数据的协调性 | 第22页 |
| ·神经网络模型 | 第22-24页 |
| ·基于粗集——神经网络的建模方法研究 | 第24-28页 |
| ·粗集处理过程 | 第25页 |
| ·用约简数据建模 | 第25-28页 |
| 第三章 滑坡灾害易发性评价指标体系 | 第28-44页 |
| ·预测指标体系构建原理 | 第28-29页 |
| ·建立原则 | 第28-29页 |
| ·建立层次 | 第29页 |
| ·恩施地区滑坡灾害易发性影响因素分析 | 第29-38页 |
| ·岩土类型及其工程性质 | 第29-30页 |
| ·地形地貌 | 第30-34页 |
| ·地质结构 | 第34-36页 |
| ·水文地质条件 | 第36页 |
| ·人类工程活动 | 第36-38页 |
| ·恩施地区滑坡灾害易发性评价指标体系的建立 | 第38-44页 |
| ·预测因素的选择 | 第39-40页 |
| ·变量的筛选与状态划分 | 第40-44页 |
| 第四章 恩施地区滑坡灾害易发性评价 | 第44-54页 |
| ·样本区数据的选取 | 第44-45页 |
| ·样本数据的选取原则 | 第44页 |
| ·样本区数据 | 第44-45页 |
| ·基于粗集——神经网络的滑坡灾害易发性预测 | 第45-54页 |
| ·研究区单元划分及赋值 | 第45页 |
| ·数据约简 | 第45-48页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第48-50页 |
| ·预测结果的分析 | 第50-54页 |
| 第五章 结论及展望 | 第54-56页 |
| ·结论 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
