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灌溉型黄土滑坡变形监测及预测方法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第10-18页
    1.1 选题背景与研究意义第10-13页
    1.2 国内外研究现状第13-16页
        1.2.1 滑坡监测的发展与现状第13-15页
        1.2.2 滑坡预测模型研究现状第15-16页
    1.3 本文的主要研究内容第16-18页
第二章 滑坡变形监测方法与监测网布设第18-32页
    2.1 引言第18页
    2.2 研究区工程地质背景第18-21页
        2.2.1 研究区位置第18-20页
        2.2.2 地形地貌第20页
        2.2.3 地层岩性第20页
        2.2.4 气象水文条件第20-21页
    2.3 传统滑坡监测技术第21-24页
        2.3.1 主要测量仪器第21-22页
        2.3.2 主要测量方法第22-24页
    2.4 现代化监测技术第24-25页
        2.4.1 GNSS监测技术第24页
        2.4.2 三维激光扫描技术第24-25页
        2.4.3 地面数字摄影测量与遥感技术第25页
    2.5 庙店滑坡变形监测网布设研究第25-30页
        2.5.1 庙店滑坡概述第25-27页
        2.5.2 滑坡监测基准网点布设原则第27页
        2.5.3 坐标系统及参考基准第27-28页
        2.5.4 滑坡三维变形监测点的布设第28-30页
        2.5.5 监测周期第30页
    2.6 本章小结第30-32页
第三章 庙店滑坡变形监测成果分析第32-50页
    3.1 庙店滑坡变形监测结果及分析第32-37页
        3.1.1 全站仪监测结果第32-34页
        3.1.2 北斗实时监测结果第34-36页
        3.1.3 实时位移计与气象监测结果第36-37页
    3.2 庙店滑坡稳定性综合分析第37-49页
        3.2.1 监测点形变速率情况分析第37-39页
        3.2.2 滑坡变形与降雨相关性分析第39-44页
        3.2.3 灌溉作用下滑坡变形分析第44-48页
        3.2.4 庙店滑坡变形成因机制分析第48-49页
    3.3 本章小结第49-50页
第四章 滑坡变形单一预测模型研究第50-64页
    4.1 数据预处理第50-52页
        4.1.1 利用中值滤波消噪第50-51页
        4.1.2 异常值、缺失数据的处理第51页
        4.1.3 数据的等间隔化处理第51-52页
    4.2 常用的预测模型第52-55页
        4.2.1 二次多项式模型第52页
        4.2.2 灰色预测模型第52-53页
        4.2.3 时间序列模型第53-54页
        4.2.4 卡尔曼滤波模型第54页
        4.2.5 指数平滑模型第54-55页
    4.3 基于无偏灰色Verhulst模型的滑坡变形预测第55-61页
        4.3.1 灰色Verhulst模型第55-56页
        4.3.2 灰色Verhulst模型本身误差分析第56-57页
        4.3.3 无偏灰色Verhulst模型的建立与求解第57-58页
        4.3.4 无偏灰色Verhulst模型误差分析第58-59页
        4.3.5 庙店滑坡形变量的模拟与预测第59-61页
    4.4 顾及影响因子的卡尔曼滤波模型第61-63页
        4.4.1 模型的建立第62页
        4.4.2 实例分析第62-63页
    4.5 本章小结第63-64页
第五章 滑坡变形组合预测模型研究第64-72页
    5.1 组合预测模型第64-67页
        5.1.1 最优加权组合预测模型第64-65页
        5.1.2 经典权组合预测模型第65-66页
        5.1.3 修正线性组合预测模型第66页
        5.1.4 QR+ARMA误差修正组合预测模型第66-67页
    5.2 算例分析第67-69页
    5.3 四种组合模型抗差性分析第69-71页
    5.4 本章小结第71-72页
总结与展望第72-74页
    本文主要工作总结第72-73页
    下一步研究展望第73-74页
参考文献第74-77页
攻读学位期间取得的研究成果第77-78页
致谢第78-79页

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