岩土分类和边坡可靠度分析的支持向量机方法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·概述 | 第11-12页 |
| ·边坡可靠性分析理论的研究现状 | 第12-15页 |
| ·支持向量机方法的研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究的内容及方法 | 第16-17页 |
| 第2章 边坡稳定性分析方法 | 第17-30页 |
| ·概述 | 第17页 |
| ·边坡稳定性分析方法 | 第17-20页 |
| ·极限平衡法 | 第17-18页 |
| ·极限分析法 | 第18页 |
| ·数值分析法 | 第18-20页 |
| ·模糊综合评判法 | 第20页 |
| ·其他方法 | 第20页 |
| ·极限平衡法的基本原理 | 第20-27页 |
| ·瑞典法 | 第21-22页 |
| ·毕肖普法 | 第22-23页 |
| ·简布法 | 第23-24页 |
| ·斯宾塞法 | 第24-26页 |
| ·通用条分法 | 第26-27页 |
| ·边坡稳定性分析方法各自的特点 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 边坡可靠性分析理论 | 第30-38页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·可靠性分析的基本概念 | 第30-33页 |
| ·可靠性分析中的不确定性 | 第30-32页 |
| ·极限状态与极限状态方程 | 第32页 |
| ·可靠性指标 | 第32-33页 |
| ·边坡可靠性分析方法 | 第33-37页 |
| ·蒙特卡洛模拟法 | 第33-34页 |
| ·可靠指标法 | 第34-36页 |
| ·响应面法 | 第36-37页 |
| ·随机有限元法 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 统计学习理论和支持向量机 | 第38-52页 |
| ·概述 | 第38页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第38-41页 |
| ·学习问题的表示 | 第38-39页 |
| ·经验风险最小化归纳原则 | 第39-40页 |
| ·推广能力和复杂性 | 第40-41页 |
| ·统计学习理论 | 第41-44页 |
| ·VC维 | 第41-42页 |
| ·推广能力的界 | 第42-43页 |
| ·结构风险最小化原则 | 第43-44页 |
| ·支持向量机 | 第44-51页 |
| ·支持向量机基本理论 | 第44-48页 |
| ·用于回归的支持向量机 | 第48-49页 |
| ·核函数 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于支持向量机的岩土分类方法 | 第52-64页 |
| ·概述 | 第52页 |
| ·基于支持向量机的砂土液化预测 | 第52-59页 |
| ·模型的建立 | 第53页 |
| ·模型的训练与预测分析 | 第53-56页 |
| ·实例验证 | 第56-59页 |
| ·围岩级别判断的支持向量机模型 | 第59-63页 |
| ·影响围岩级别的主要因素 | 第59-60页 |
| ·模型的建立 | 第60页 |
| ·模型的训练与预测 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 边坡可靠度分析功能函数的显式化算法 | 第64-87页 |
| ·概述 | 第64页 |
| ·可靠性分析软件的研制 | 第64-67页 |
| ·边坡几何参数的确定 | 第64-65页 |
| ·边坡物理参数的确定 | 第65页 |
| ·安全系数计算 | 第65页 |
| ·遗传算法 | 第65-67页 |
| ·可靠性分析软件的使用 | 第67-71页 |
| ·边坡几何参数的输入 | 第68-69页 |
| ·边坡物理参数的输入 | 第69-70页 |
| ·安全系数计算 | 第70-71页 |
| ·算例 | 第71-77页 |
| ·安全系数计算 | 第71-72页 |
| ·支持向量机非线性拟合 | 第72-76页 |
| ·可靠度指标计算 | 第76-77页 |
| ·验证实例 | 第77-86页 |
| ·边坡滑裂面为圆弧形状 | 第77-84页 |
| ·边坡滑裂面为任意形状 | 第84-86页 |
| ·本章小结 | 第86-87页 |
| 结论 | 第87-89页 |
| 参考文献 | 第89-94页 |
| 致谢 | 第94-95页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第95页 |
