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矿山边坡变形监测数据的高斯过程智能分析与预测

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-14页
第一章 绪论第14-32页
   ·研究背景和意义第14-17页
     ·研究背景第14-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·国内外研究现状综述第17-26页
     ·矿山边坡变形与稳定性分析第17-18页
     ·矿山边坡变形数据分析与预测第18-26页
   ·存在的问题第26-28页
   ·研究内容和技术路线第28-30页
     ·研究内容第28-29页
     ·技术路线第29-30页
   ·创新点第30-31页
   ·小结第31-32页
第二章 研究区域地质环境与实验数据第32-40页
   ·研究区域地质环境概况第32-34页
   ·实验数据来源第34-36页
   ·实验数据预处理第36-40页
第三章 变形监测数据可靠性分析第40-58页
   ·引言第40-41页
   ·多维异常数据的定位和估值第41-47页
     ·异常数据搜索算法第41-42页
     ·搜索算法的结束条件第42-43页
     ·异常数据估值方程第43-47页
   ·FSE用于测量机器人观测数据可靠性分析第47-50页
     ·实验方案第47-48页
     ·结果分析第48-50页
   ·FSE用于矿山坐标系统转换参数可靠性求解第50-56页
     ·转换模型第51-52页
     ·实验方案第52-53页
     ·结果分析第53-56页
   ·小结第56-58页
第四章 高斯过程基础理论和方法第58-70页
   ·引言第58页
   ·随机过程与高斯过程第58-59页
     ·随机过程第58-59页
     ·高斯过程第59页
   ·高斯过程回归与分类第59-64页
     ·高斯过程回归第59-63页
     ·高斯过程分类第63-64页
   ·协方差函数及超参数求解第64-68页
     ·协方差函数第65-66页
     ·超参数求解第66-68页
   ·小结第68-70页
第五章 基于高斯过程回归的变形监测时空插值方法第70-84页
   ·引言第70-71页
   ·高斯过程回归时空插值方法第71-78页
     ·GPR在时域上插值第72-74页
     ·GPR用于空间插值第74-75页
     ·GPR时空联合插值第75-78页
   ·Kriging时空插值方法第78-83页
     ·Kriging时空变异函数第78-80页
     ·Kriging时空插值实验第80-83页
   ·小结第83-84页
第六章 基于高斯过程的矿山边坡变形区域时空动态变化分析第84-106页
   ·引言第84-85页
   ·三维位移特征分析第85-96页
     ·三维位移特征标量第85-88页
     ·三维位移特征矢量第88-90页
     ·二号井边坡时空位移特征分析第90-96页
   ·基于高斯过程回归的变形区域时空演化分析第96-100页
     ·GPR变形趋势面模型第96-98页
     ·二号井边坡变形趋势分析第98-100页
   ·基于高斯过程分类的变形区域局部稳定性分析第100-105页
     ·GPC局部稳定性分析方法第100-103页
     ·二号井边坡局部稳定性分析第103-105页
   ·小结第105-106页
第七章 基于高斯过程回归的矿山边坡变形智能预测模型第106-126页
   ·引言第106-107页
   ·高斯过程回归用于变形预测的基本问题第107-112页
     ·核函数选择第107-111页
     ·超参数动态更新模式第111-112页
     ·最佳训练样本集选择第112页
   ·监测点时间驱动智能预测模型第112-119页
     ·GPR-TIPM预测方法第113-114页
     ·GPR-TIPM模型应用第114-119页
   ·监测点数据驱动智能预测模型第119-122页
     ·GPR-DIPM预测方法第119-121页
     ·GPR-DIPM模型应用第121-122页
   ·GPR-TIPM与经典动态预测模型的比较第122-124页
   ·小结第124-126页
第八章 变形监测数据分析原型系统设计与实现第126-138页
   ·引言第126页
   ·原型系统架构设计第126-128页
     ·服务端监测数据管理第127-128页
     ·服务端实时数据处理第128页
     ·客户端在线可视化分析第128页
   ·原型系统功能设计第128-129页
   ·原型系统的实现第129-137页
     ·异常数据检验与坐标转换第130页
     ·Matlab服务端近实时分析第130-132页
     ·GIS客户端在线可视化分析第132-137页
   ·小结第137-138页
第九章 结论与展望第138-140页
   ·结论第138-139页
   ·展望第139-140页
参考文献第140-154页
致谢第154-156页
攻读学位期间的学术论文和科研项目第156-158页
博士学位论文独创性说明第158页

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