| 中文摘要 | 第1-6页 |
| 英文摘要 | 第6-14页 |
| 1 绪论 | 第14-30页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·研究背景及意义 | 第14-15页 |
| ·问题的提出 | 第15-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-26页 |
| ·本论文的主要研究内容和思路 | 第26-30页 |
| 2 岩质边坡的工程特性分析 | 第30-44页 |
| ·岩质边坡的分类 | 第30页 |
| ·岩质边坡的工程特性 | 第30-33页 |
| ·岩质边坡的变形破坏分析 | 第33-42页 |
| ·岩质边坡位移反分析方法的概念模型 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-44页 |
| 3 基于有限差分法的岩质边坡位移的影响因素研究 | 第44-60页 |
| ·边坡位移影响因素的定量化分析工具及计算模型 | 第44-47页 |
| ·岩体物理性质的影响 | 第47-50页 |
| ·岩体力学强度的影响 | 第50-52页 |
| ·边坡形状的影响 | 第52-53页 |
| ·岩体结构面的影响 | 第53-57页 |
| ·影响边坡位移的其他因素 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 4 岩质边坡位移数值试验及位移预测研究 | 第60-90页 |
| ·概述 | 第60页 |
| ·试验均匀设计 | 第60-62页 |
| ·基于均匀设计的边坡位移数值试验 | 第62-71页 |
| ·基于神经网络的边坡位移预测 | 第71-89页 |
| ·本章小结 | 第89-90页 |
| 5 岩质边坡位移反分析的智能化方法研究 | 第90-122页 |
| ·岩质边坡位移反分析概述 | 第90-91页 |
| ·基于神经网络方法（ANN）的边坡位移反分析 | 第91-94页 |
| ·基于遗传算法（GA）的边坡位移反分析 | 第94-110页 |
| ·边坡位移反分析的免疫遗传－神经网络算法（IGA-ANN） | 第110-120页 |
| ·本章小结 | 第120-122页 |
| 6 岩质边坡智能化位移反分析法的工程应用——考虑岩体结构面的位移反分析 | 第122-134页 |
| ·工程概况 | 第122-124页 |
| ·神经网络的训练 | 第124-128页 |
| ·边坡位移监测 | 第128-131页 |
| ·免疫遗传－神经网络位移反分析方法的应用 | 第131-132页 |
| ·本章小结 | 第132-134页 |
| 7 主要结论和建议 | 第134-136页 |
| ·主要结论 | 第134-135页 |
| ·进一步研究的建议 | 第135-136页 |
| 致谢 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-146页 |
| 附录 | 第146-147页 |
| 1. 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第146页 |
| 2. 作者在攻读博士学位期间参加的科研项目 | 第146页 |
| 3. 作者在攻读博士学位期间通过的考试和取得的证书 | 第146-147页 |
| 独创性声明 | 第147页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第147页 |
