| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-32页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-29页 |
| 1.2.1 地应力研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.2 岩爆机理研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.3 岩爆预测研究现状 | 第21-28页 |
| 1.2.4 岩爆防治现状 | 第28-29页 |
| 1.3 本文主要研究内容与创新点 | 第29-32页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第29-30页 |
| 1.3.2 论文创新点 | 第30-32页 |
| 2 岩爆预测的一般方法 | 第32-50页 |
| 2.1 强度理论预测岩爆基本流程 | 第32-34页 |
| 2.1.1 地质调查 | 第32-33页 |
| 2.1.2 地应力分析 | 第33-34页 |
| 2.1.3 岩体力学试验 | 第34页 |
| 2.1.4 岩爆预测 | 第34页 |
| 2.2 苍岭隧道岩爆预测 | 第34-48页 |
| 2.2.1 工程概况 | 第34-35页 |
| 2.2.2 地应力分析 | 第35-45页 |
| 2.2.3 岩体力学性质试验 | 第45-46页 |
| 2.2.4 岩爆预测 | 第46-48页 |
| 2.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 3 基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测 | 第50-68页 |
| 3.1 广义回归神经网络 | 第50-53页 |
| 3.1.1 神经网络构建原则 | 第50-51页 |
| 3.1.2 广义回归神经网络 | 第51-53页 |
| 3.2 广义回归神经网络的优化 | 第53-56页 |
| 3.2.1 粒子群算法 | 第53-55页 |
| 3.2.2 基于粒子群算法优化的广义回归神经网络 | 第55-56页 |
| 3.3 岩爆影响因素分析 | 第56-59页 |
| 3.3.1 岩爆实例 | 第57-58页 |
| 3.3.2 影响因素分析 | 第58-59页 |
| 3.4 基于粒子群算法和广义回归神经网络的岩爆预测模型 | 第59-66页 |
| 3.4.1 模型构建 | 第59-61页 |
| 3.4.2 苍岭隧道岩爆预测 | 第61-62页 |
| 3.4.3 神经网络模型对比 | 第62-64页 |
| 3.4.4 模型拓广检验 | 第64-66页 |
| 3.5 本章小结 | 第66-68页 |
| 4 基于粗糙集理论的岩爆影响因素重要性分析 | 第68-82页 |
| 4.1 岩爆评价指标筛选 | 第69页 |
| 4.2 粗糙集理论基础 | 第69-76页 |
| 4.2.1 知识 | 第69-72页 |
| 4.2.2 决策表 | 第72-74页 |
| 4.2.3 指标分析 | 第74-76页 |
| 4.3 岩爆评价指标分析 | 第76-80页 |
| 4.3.1 岩爆评价决策表 | 第76-80页 |
| 4.3.2 岩爆评价指标分析 | 第80页 |
| 4.4 本章小结 | 第80-82页 |
| 5 基于理想点法的岩爆预测 | 第82-100页 |
| 5.1 理想点法 | 第82-87页 |
| 5.1.1 理想点法原理 | 第82-83页 |
| 5.1.2 决策过程 | 第83-84页 |
| 5.1.3 参数设置 | 第84-87页 |
| 5.2 理想点法修正 | 第87-89页 |
| 5.2.1 评价指标 | 第87页 |
| 5.2.2 近似理想点 | 第87-88页 |
| 5.2.3 评价函数修正 | 第88-89页 |
| 5.3 指标权重分析 | 第89-93页 |
| 5.3.1 层次分析法权重分析 | 第89-92页 |
| 5.3.2 粗糙集理论权重分析 | 第92-93页 |
| 5.4 理想点法模型对比 | 第93-97页 |
| 5.4.1 层次分析-理想点法模型 | 第93-95页 |
| 5.4.2 等权重-理想点法模型 | 第95-96页 |
| 5.4.3 粗糙集-理想点法模型 | 第96-97页 |
| 5.5 本章小结 | 第97-100页 |
| 6 基于证据理论的岩爆预测 | 第100-114页 |
| 6.1 证据理论 | 第100-103页 |
| 6.1.1 证据理论基本理论 | 第100-101页 |
| 6.1.2 基本信度分配函数 | 第101-103页 |
| 6.1.3 评价体系 | 第103页 |
| 6.2 粗糙集-证据理论 | 第103-104页 |
| 6.3 粗糙集-证据理论岩爆预测模型 | 第104-108页 |
| 6.3.1 模型构建 | 第104-105页 |
| 6.3.2 模型验证 | 第105-106页 |
| 6.3.3 其他证据理论模型 | 第106-108页 |
| 6.4 模型评价与对比 | 第108-112页 |
| 6.4.1 模型评价 | 第110-111页 |
| 6.4.2 模型对比 | 第111-112页 |
| 6.5 本章小结 | 第112-114页 |
| 7 绪论与展望 | 第114-116页 |
| 7.1 主要结论 | 第114-115页 |
| 7.2 进一步研究的建议 | 第115-116页 |
| 参考文献 | 第116-128页 |
| 致谢 | 第128-130页 |
| 作者简介 | 第130页 |
| 攻读博士学位期间主要研究成果 | 第130页 |
| 攻读博士学位期间参与的主要科研项目 | 第130页 |