| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-23页 |
| ·选题依据及意义 | 第10-11页 |
| ·项目依托 | 第11-15页 |
| ·项目概况 | 第11-12页 |
| ·基础数据库概述 | 第12-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第15-16页 |
| ·数据挖掘研究存在的问题 | 第16-18页 |
| ·滑坡预警模型研究现状 | 第18-20页 |
| ·主要研究内容及方法 | 第20-21页 |
| ·研究技术路线 | 第21-23页 |
| 第二章 基于数据挖掘的关键因素识别 | 第23-42页 |
| ·致滑因子选取研究综述 | 第25-26页 |
| ·CF 概率模型 | 第26-27页 |
| ·基于CF 概率模型的致滑基础因子 | 第27-39页 |
| ·斜坡坡度（AN） | 第27-31页 |
| ·滑坡所在位置高程（AT） | 第31-34页 |
| ·土层厚度（TH） | 第34-36页 |
| ·基岩岩性（LI） | 第36-37页 |
| ·土地利用情况（LA） | 第37-39页 |
| ·致滑动态因子描述 | 第39-41页 |
| ·人类工程活动（EN） | 第39-41页 |
| ·降雨（RA） | 第41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第三章 二项逻辑回归模型 | 第42-53页 |
| ·逻辑回归模型 | 第42-47页 |
| ·逻辑分布函数 | 第42-43页 |
| ·Logistic 回归系数 | 第43-44页 |
| ·极大似然函数 | 第44-45页 |
| ·牛顿－拉斐森迭代法 | 第45-47页 |
| ·显著性检验 | 第47-50页 |
| ·Wald test | 第47-48页 |
| ·似然比检验 | 第48页 |
| ·Score 检验 | 第48页 |
| ·模型拟合信息 | 第48-49页 |
| ·逻辑回归系数的置信区间 | 第49-50页 |
| ·变量选择 | 第50-53页 |
| ·前向选择（forward selection） | 第50页 |
| ·后向选择（backward selection） | 第50-51页 |
| ·逐步回归(stepwise selection) | 第51-53页 |
| 第四章 数据准备及滑坡早期预警模型实现 | 第53-62页 |
| ·因子筛选 | 第53-55页 |
| ·数据准备 | 第55-58页 |
| ·滑坡早期预警模型 | 第58-60页 |
| ·模型显著性检验 | 第60-61页 |
| ·模型合理性分析 | 第61-62页 |
| 第五章 结论与展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 附录 | 第68页 |