| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-33页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-30页 |
| 1.2.1 边坡稳定性国内外研究方法 | 第16-27页 |
| 1.2.2 支持向量机研究现状 | 第27-29页 |
| 1.2.3 存在的问题及解决办法 | 第29-30页 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 | 第30-33页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第30-31页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第31-33页 |
| 第二章 陕西省公路边坡灾害发育环境因素 | 第33-48页 |
| 2.1 地形地貌 | 第33页 |
| 2.2 岩土类型 | 第33-36页 |
| 2.3 地质构造 | 第36-37页 |
| 2.4 水文地质 | 第37页 |
| 2.5 植被覆盖 | 第37-38页 |
| 2.6 地震 | 第38页 |
| 2.7 气象 | 第38-39页 |
| 2.7.1 气候 | 第38-39页 |
| 2.7.2 降雨 | 第39页 |
| 2.8 公路边坡稳定性影响因素分析 | 第39-43页 |
| 2.8.1 地形地貌 | 第39-40页 |
| 2.8.2 地质条件 | 第40-41页 |
| 2.8.3 诱发因素 | 第41-42页 |
| 2.8.4 其他因素 | 第42-43页 |
| 2.9 公路边坡稳定性影响因素选择及指标体系 | 第43-46页 |
| 2.9.1 公路边坡稳定性影响因素选择 | 第43-44页 |
| 2.9.2 公路边坡稳定性影响指标体系 | 第44-46页 |
| 2.10 本章小结 | 第46-48页 |
| 第三章 公路边坡稳定性影响因素的因子分析 | 第48-60页 |
| 3.1 因子分析的基本原理 | 第48-49页 |
| 3.2 基本步骤 | 第49页 |
| 3.3 因子分析的操作步骤 | 第49-50页 |
| 3.4 陕西省公路边坡影响因素的因子分析 | 第50-58页 |
| 3.4.1 因子分析的数据特征 | 第50-55页 |
| 3.4.2 因子分析的可行性 | 第55-57页 |
| 3.4.3 公因子的确定 | 第57-58页 |
| 3.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 基于GIS的陕西省公路边坡灾害分区 | 第60-81页 |
| 4.1 边坡变形破坏与内外动力作用的相关分析 | 第60-63页 |
| 4.1.1 与地壳隆升的关系 | 第61页 |
| 4.1.2 与断裂活动的关系 | 第61页 |
| 4.1.3 与地震的关系 | 第61页 |
| 4.1.4 与降雨的关系 | 第61页 |
| 4.1.5 与河流动力作用的关系 | 第61-62页 |
| 4.1.6 与风化作用的关系 | 第62-63页 |
| 4.2 各影响因子对公路边坡稳定性影响分析 | 第63-74页 |
| 4.2.1 地震因素 | 第63-64页 |
| 4.2.2 降雨因素 | 第64-68页 |
| 4.2.3 切割深度因素 | 第68-69页 |
| 4.2.4 岩土类型因素 | 第69-72页 |
| 4.2.5 边坡高度因素 | 第72-74页 |
| 4.3 公路边坡灾害分区模型 | 第74页 |
| 4.4 边坡灾害的影响因子的关联度量化分析 | 第74-77页 |
| 4.4.1 计算模型 | 第74-75页 |
| 4.4.2 关联度量化分析与权重确定 | 第75-77页 |
| 4.5 陕西省公路边坡灾害分区图 | 第77-79页 |
| 4.5.1 边坡灾害分区图 | 第77-78页 |
| 4.5.2 强度分区说明 | 第78页 |
| 4.5.3 分区内的路段名称 | 第78-79页 |
| 4.6 本章小结 | 第79-81页 |
| 第五章 基于支持向量机的边坡稳定性评价模型设计与实现 | 第81-124页 |
| 5.1 理论基础 | 第81-87页 |
| 5.1.1 机器学习的表示 | 第82-84页 |
| 5.1.2 经验风险最小化原则 | 第84-85页 |
| 5.1.3 统计学习理论 | 第85-87页 |
| 5.2 支持向量机基本原理 | 第87-95页 |
| 5.2.1 线性可分问题 | 第88-90页 |
| 5.2.2 近似线性可分问题 | 第90-91页 |
| 5.2.3 线性不可分与非线性可分问题 | 第91-93页 |
| 5.2.4 支持向量机回归 | 第93-95页 |
| 5.3 SVM核函数与核参数 | 第95-96页 |
| 5.4 支持向量机模型 | 第96-99页 |
| 5.5 样本的选取 | 第99-106页 |
| 5.5.1 数据来源 | 第99页 |
| 5.5.2 数据预处理 | 第99-106页 |
| 5.6 SVM优化核参数方法 | 第106-113页 |
| 5.6.1 粒子群优化算法 | 第106-108页 |
| 5.6.2 遗传算法 | 第108-113页 |
| 5.7 MATLAB实现 | 第113-122页 |
| 5.7.1 选定训练集和测试集 | 第113-114页 |
| 5.7.2 数据预处理 | 第114页 |
| 5.7.3 参数选择 | 第114-120页 |
| 5.7.4 训练与测试 | 第120-122页 |
| 5.8 应用实例 | 第122-123页 |
| 5.9 本章小结 | 第123-124页 |
| 第六章 基于MATLAB智能边坡稳定性评价可视化 | 第124-131页 |
| 6.1 界面设计 | 第124-125页 |
| 6.2 功能设计 | 第125-130页 |
| 6.3 本章小结 | 第130-131页 |
| 结论与建议 | 第131-134页 |
| 1.结论 | 第131-133页 |
| 2.展望 | 第133-134页 |
| 附录 | 第134-153页 |
| 参考文献 | 第153-160页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第160-161页 |
| 致谢 | 第161页 |