基于地质灾害数据仓库的空间数据挖掘应用研究
| 作者简介 | 第1-8页 |
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| §1.1 选题来源、目的和意义 | 第14-15页 |
| ·选题来源 | 第14页 |
| ·选题目的和意义 | 第14-15页 |
| §1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| §1.3 存在的问题及发展趋势 | 第17-18页 |
| §1.4 主要研究目标及内容 | 第18-19页 |
| §1.5 本文创新点及章节安排 | 第19-20页 |
| 第二章 滑坡数据的性质与特点 | 第20-22页 |
| §2.1 影响因素 | 第20-21页 |
| §2.2 性质与特点 | 第21页 |
| §2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 数据挖掘算法理论 | 第22-29页 |
| §3.1 Apriori关联规则算法 | 第22-23页 |
| §3.2 Pearson相关系数 | 第23-24页 |
| §3.3 多元线性回归模型 | 第24页 |
| §3.4 神经网络预测模型 | 第24-27页 |
| ·BP网络 | 第24-25页 |
| ·BP网络学习步骤 | 第25-26页 |
| ·激活函数 | 第26-27页 |
| §3.5 ARIMA差分自回归移动平均方法 | 第27-28页 |
| §3.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 滑坡数据定性-半定量分析实验 | 第29-39页 |
| §4.1 八字门滑坡关联规则分析 | 第29-34页 |
| ·八字门滑坡基本情况 | 第29-30页 |
| ·八字门滑坡监测数据定性描述等级划分 | 第30-32页 |
| ·八字门滑坡关联规则实验结果分析 | 第32-34页 |
| §4.2 树坪滑坡关联规则分析 | 第34-38页 |
| ·树坪滑坡基本情况 | 第34-35页 |
| ·树坪滑坡监测数据定性描述等级划分 | 第35-36页 |
| ·树坪滑坡关联规则实验结果分析 | 第36-38页 |
| §4.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第五章 滑坡数据定量分析实验 | 第39-65页 |
| §5.1 八字门滑坡数据挖掘应用 | 第39-53页 |
| ·数据预处理 | 第39页 |
| ·滑坡位移影响因子 | 第39-45页 |
| ·八字门滑坡线性回归方法实验结果 | 第45-47页 |
| ·神经网络方法 | 第47-53页 |
| §5.2 树坪滑坡数据挖掘应用 | 第53-64页 |
| ·数据预处理 | 第53-54页 |
| ·滑坡位移影响因子 | 第54-57页 |
| ·树坪滑坡线性回归方法实验结果 | 第57-58页 |
| ·神经网络方法 | 第58-64页 |
| §5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| §6.1 结论 | 第65-66页 |
| §6.2 论文的创新 | 第66页 |
| §6.3 不足与改进 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-70页 |
