铁路边坡滑坡灾害预测技术的研究

目录

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 课题来源

1.3 国内外研究现状

1.3.1 滑坡稳定性评价研究现状

1.3.2 滑坡预测方法研究现状

1.4 论文主要研究内容和创新点

1.4.1 论文主要研究内容

1.4.2 论文研究的创新点

2 铁路边坡滑坡灾害特点及预测技术分析

2.1 引言

2.2 滑坡灾害特征机理分析

2.2.1 边坡分类

2.2.2 滑坡形成机理

2.2.3 滑坡影响因素

2.3 稳定性评价及分析方法

2.3.1 定性分析法

2.3.2 定量分析法

2.4 滑坡灾害预测技术

2.4.1 滑坡预测的时间尺度

2.4.2 滑坡预测的模型和方法

2.4.3 滑坡预测的发展趋势与存在的问题

2.5 本章小结

3 基于SVM的滑坡稳定性评价

3.1 引言

3.2 影响坡体稳定的特征属性

3.3 SVM分类原理

3.3.1 线性可分SVM

3.3.2 线性不可分SVM

3.4 SVM在滑坡稳定性评价中的应用

3.4.1 模型建立

3.4.2 实例分析

3.5 本章小结

4 基于混合智能算法的滑坡位移预测

4.1 引言

4.2 算法介绍

4.2.1 Elman神经网络

4.2.2 PSO算法

4.2.3 GA算法

4.3 GSSPSO与Elman神经网络的集成研究

4.3.1 改进的GSSPSO算法

4.3.2 GSSPSO与Elman神经网络的集成算法

4.4 基于GSSPSO-ENN滑坡位移预测模型

4.4.1 模型建立

4.4.2 仿真结果分析

4.5 本章小结

5 铁路边坡滑坡灾害预测评价流程研究

5.1 引言

5.2 滑坡变形阶段的划分

5.3 滑坡灾害预警级别的划分

5.4 滑坡预测判据及阈值的确定

5.4.1 降雨及地下水位阈值的确立

5.4.2 位移速率预阈值的确立

5.5 滑坡灾害预测评价流程的建立

5.6 本章小结

6 铁路边坡滑坡灾害预测程序设计

6.1 引言

6.2 滑坡灾害预测总体方案

6.2.1 总体方案

6.2.2 软件架构

6.3 滑坡灾害预测算法程序设计

6.3.1 边坡稳定性判别程序

6.3.2 滑坡趋势预测程序

6.3.3 算法程序实现

6.4 主要模块调试

6.5本章小结

7 结论

7.1 工作总结

7.2 研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及成果

致谢