| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·选题依据及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·泥石流预测研究现状 | 第8页 |
| ·神经网络在泥石流灾害预测中的应用 | 第8-9页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第9-11页 |
| 2 人工神经网络原理与模型 | 第11-22页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第11页 |
| ·神经网络的特性 | 第11-12页 |
| ·神经网络技术原理 | 第12-22页 |
| ·人工神经元模型 | 第12-16页 |
| ·神经网络的训练 | 第16-18页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第18-20页 |
| ·人工神经网络的应用 | 第20-22页 |
| 3 泥石流研究相关理论 | 第22-27页 |
| ·泥石流地质灾害国内外研究现状 | 第22页 |
| ·泥石流地质灾害的类别 | 第22-23页 |
| ·泥石流按其运动方式分类 | 第22-23页 |
| ·泥石流按其物质成分分类 | 第23页 |
| ·泥石流按其物质状态分类 | 第23页 |
| ·泥石流灾害形成条件 | 第23-25页 |
| ·地质条件 | 第24页 |
| ·地貌条件 | 第24页 |
| ·泥石流形成机理 | 第24-25页 |
| ·泥石流灾变的主控因素 | 第25页 |
| ·泥石流预测基本原理 | 第25-26页 |
| ·泥石流预报的分类 | 第26-27页 |
| 4 基于双因子模型的泥石流短期趋势预报及改进 | 第27-36页 |
| ·趋势预报的概述 | 第27页 |
| ·趋势预报双因子分级叠合模型 | 第27-28页 |
| ·地质因子的量化 | 第28-30页 |
| ·降雨因子的量化 | 第30-32页 |
| ·泥石流易发生程度判别因子的量化及报警 | 第32-33页 |
| ·模型的进一步改进 | 第33-34页 |
| ·趋势预报模型的应用 | 第34-36页 |
| 5 基于RBF 网络的变量筛选在泥石流临警预测的应用 | 第36-42页 |
| ·泥石流及预测基本原理 | 第36-37页 |
| ·理论与算法 | 第37-39页 |
| ·网络结构与学习方法 | 第37-38页 |
| ·径向基神经网络的建立 | 第38-39页 |
| ·神经网络变量筛选-基于RBF 神经网络的变量筛选 | 第39页 |
| ·泥石流预测模型建立的步骤 | 第39-42页 |
| 6 实验 | 第42-47页 |
| ·实验过程与结果 | 第42-44页 |
| ·实验结果及分析 | 第44-47页 |
| ·实验一 | 第44-46页 |
| ·实验二 | 第46-47页 |
| 7 结论 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47页 |
| ·展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 附录 | 第52页 |