| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-14页 |
| ·研究背景 | 第10-14页 |
| ·研究意义 | 第14页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-18页 |
| ·滑坡灾害研究的发展历程 | 第14-15页 |
| ·国外研究概况 | 第15-16页 |
| ·国内研究概况 | 第16-18页 |
| ·本文主要内容及创新点 | 第18-20页 |
| ·主要内容 | 第18-19页 |
| ·创新点 | 第19-20页 |
| ·技术路线 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-22页 |
| 第2章 滑坡变形分析基本原理 | 第22-48页 |
| ·滑坡变形分析的支持向量机预测原理 | 第22-29页 |
| ·经验风险最小化与结构风险最小化 | 第23-24页 |
| ·支持向量机分类过程 | 第24-28页 |
| ·支持向量机回归预测 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第29-31页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第29-30页 |
| ·粒子群算法的数学描述 | 第30-31页 |
| ·粒子群算法对支持向量机参数的优化 | 第31-38页 |
| ·优化过程分析 | 第31-32页 |
| ·滑坡预测实例验证PSO-SVM耦合模型 | 第32-38页 |
| ·经验模态分解算法 | 第38-40页 |
| ·经验模态分解基本理论 | 第38-39页 |
| ·滑坡变形信号的经验模态分解实例 | 第39-40页 |
| ·对EMD分解算法的改进 | 第40-47页 |
| ·对大趋势项信号的分析策略 | 第41页 |
| ·对改进经验模态分解算法的仿真实验分析 | 第41-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第3章 滑坡变形过程的多模态分析预测 | 第48-60页 |
| ·滑坡多模态预测理论基础及模型构建 | 第49-53页 |
| ·滑坡多模态预测理论基础 | 第49-51页 |
| ·滑坡变形的多模态预测模型构建 | 第51-53页 |
| ·多模态预测模型的工程实例验 | 第53-59页 |
| ·小结 | 第59-60页 |
| 第4章 基于相同步行为的滑坡灾害预警分析 | 第60-84页 |
| ·滑坡发生过程影响因素分析 | 第61页 |
| ·滑坡变形间及与降雨之间的同步分析 | 第61-67页 |
| ·滑坡变形同步行为的机理分析 | 第61-62页 |
| ·滑坡同步行为基本原理 | 第62-63页 |
| ·非线性行为的同步性识别 | 第63-67页 |
| ·实例分析 | 第67-82页 |
| ·新滩滑坡变形过程 | 第67-71页 |
| ·滑坡波动信号的模态分解结果 | 第71页 |
| ·计算累计变形的模态相位角 | 第71-72页 |
| ·空间同步相位差的计算 | 第72-74页 |
| ·空间同步相位锁定值的计算 | 第74-77页 |
| ·新滩滑坡的降雨量变化过程 | 第77-78页 |
| ·新滩滑坡累计降雨量的各模态相位变化 | 第78页 |
| ·滑坡变形与降雨量间的同步性分析 | 第78-81页 |
| ·对监测点变形过程与降雨变化过程同步性的综合分析结果 | 第81-82页 |
| ·小结 | 第82-84页 |
| 总结与展望 | 第84-86页 |
| 参考文献 | 第86-90页 |
| 附录 | 第90-92页 |
| 致谢 | 第92-93页 |
| 作者简介 | 第93-94页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第94页 |