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基于ArcEngine的露天矿边坡变形监测预警系统的开发与应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
1. 绪论第10-12页
   ·引言第10页
   ·研究现状综述第10-11页
   ·论文的主要研究内容第11-12页
2. 系统的总体设计第12-17页
   ·系统的需求分析第12页
   ·系统的功能设计第12-15页
   ·系统的设计环境第15-16页
   ·系统的总体界面设计第16页
   ·本章小结第16-17页
3. 系统的关键技术及方法第17-28页
   ·露天矿边坡地表位移监测的多变量非等时距灰色预测模型第17-19页
   ·露天矿边坡地表位移监测自适应卡尔曼滤波模型第19-22页
   ·露天矿边坡地表位移监测数据的小波变换阈值滤躁模型第22-24页
   ·露天矿边坡地表位移监测的 BP 人工神经网络预测模型第24-25页
   ·露天矿边坡危险区域等级划分的模糊综合评判法 GIS 模型第25-28页
4. 各模块功能的设计与实现第28-44页
   ·数据库模块的设计与实现第28-32页
     ·Geodatabase 数据模型概述第28-29页
     ·露天矿边坡变形监测集成数据库的设计与实现第29-31页
     ·数据库管理模块的开发第31-32页
   ·图形管理分析模块的设计与实现第32-37页
     ·绘制变形趋势图功能的设计与实现第33-34页
     ·绘制三维移动矢量图功能的设计与实现第34-35页
     ·绘制等值线图功能的设计与实现第35-37页
   ·数据空间查询模块的设计与实现第37-39页
   ·三维分析模块的设计与实现第39-43页
   ·预报预警模块的设计与实现第43页
   ·本章小结第43-44页
5. 集成 GIS 技术的变形监测分析与预报模型在露天矿滑坡灾害预警中的研究第44-66页
   ·GIS 支持下的多变量非等时距灰色预测模型在露天矿边坡灾害预警中的研究第44-48页
   ·GIS 支持下的自适应卡尔曼滤波模型在露天矿边坡地表位移监测数据滤躁与预警中的研究第48-54页
   ·GIS 集成下的小波变换阈值滤躁模型在露天矿边坡地表位移监测数据去噪中的研究第54-60页
   ·GIS 支持下的人工神经网络预测模型在露天矿边坡滑坡灾害预报中的研究第60-64页
   ·本章小结第64-66页
6. 基于 GIS 的露天矿边坡危险区域等级划分第66-75页
   ·边坡灾害危险区域的划分方法第66页
   ·GIS 支持下的模糊综合评判法在露天矿边坡危险区域等级划分中的应用第66-74页
   ·本章小结第74-75页
7. 本系统在鞍山市大孤山露天矿边坡变形监测中的应用第75-80页
   ·大孤山露天矿综述第75页
   ·本系统在大孤山露天矿边坡监测中的应用分析第75-78页
   ·结论与展望第78-80页
参考文献第80-82页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第82-83页
致谢第83-84页
作者简介第84-85页

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