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基于GA-ANN技术的苏锡常地区地裂缝危险性评价

内容提要第1-9页
前言第9-18页
第一章 研究区概况第18-31页
   ·自然地理、水文气象第18-19页
     ·自然地理第18-19页
     ·水文气象第19页
   ·区域地质条件第19-22页
     ·地形地貌第19-20页
     ·区域地层第20-21页
     ·区域构造第21-22页
   ·区域水文地质条件第22-27页
     ·含水层的特征和分布第22-24页
     ·地下水补径排条件第24页
     ·地下水位动态特征第24-27页
   ·地裂缝灾害状况第27-31页
     ·地裂缝的分布第27-29页
     ·地裂缝的特征第29页
     ·地裂缝灾害危害状况第29-31页
第二章 地裂缝发生的主要影响因素分析第31-44页
   ·古基岩面起伏第31-32页
   ·第四纪沉积结构第32-36页
     ·古基底地貌对第四纪地层岩性结构的影响第33-34页
     ·水文地质条件的差异性第34-35页
     ·地表岩性对地裂缝的影响第35-36页
   ·地面沉降的不均一性第36-40页
     ·含水砂层对不均一沉降的影响第37页
     ·粘性土层对不均一沉降的影响第37-38页
     ·地面沉降与地裂缝的关系第38-40页
   ·地下水过量开采第40-44页
     ·区内地下水开采状况第40-41页
     ·地下水超采与地面沉降的关系第41-44页
第三章 地裂缝危险性评价指标的选取第44-56页
   ·评价范围的圈定和评价单元的划分第44-45页
     ·评价范围的圈定第44-45页
     ·评价单元的划分第45页
   ·评价指标的选取第45-56页
     ·基岩起伏指标的确定第45-47页
     ·第四纪沉积结构指标的确定第47-50页
     ·地面沉降不均一性指标的确定第50-54页
     ·地下水超采指标的确定第54-56页
第四章 地裂缝危险性评价的GA-ANN模型第56-71页
   ·地裂缝危险性评价的特点与ANN 技术特点第56-57页
     ·地裂缝危险性评价的特点第56页
     ·人工神经网络(ANN)模型的适用特点第56-57页
   ·传统BP 网络模型第57-62页
     ·BP 网络结构第58页
     ·BP 网络的数学模型第58-60页
     ·BP 算法的实现第60-61页
     ·BP 算法存在的问题第61-62页
   ·遗传算法第62-65页
     ·遗传算法的概念(GA)第62-63页
     ·遗传算法算法结构第63-64页
     ·遗传算法的特点第64-65页
   ·GA-ANN 模型第65-71页
     ·网络模型结构第66页
     ·样本数据的预处理第66-67页
     ·网络的训练第67-71页
第五章 苏锡常地区地裂缝危险性评价第71-80页
   ·训练样本和测试样本的选择第71-73页
     ·训练样本第71-72页
     ·测试样本第72-73页
   ·评价模型的测试第73-74页
   ·地裂缝危险性评价结果分析第74-80页
     ·模型的可靠性第74-76页
     ·各危险分区的特征第76-80页
第六章 结论与建议第80-82页
主要参考文献第82-84页
中文摘要第84-88页
英文摘要第88-92页
致谢第92页

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