声明
摘要
第一章绪论
1．1研究背景及意义
1．2国内外研究现状
1．2．1矿山排土场滑坡灾害预警研究现状
1．2．2极限学习机在预测及其应用性研究中的发展现状
1．3本文的主要研究及内容安排
1．3．1主要研究内容
1．3．2本文结构安排
第二章矿山排土场灾害预警监测系统
2．1监测系统概述
2．2监测预警系统架构
2．2．1总体软件架构设计
2．2．2排土场灾害监测管理系统架构
2．3矿山排土场灾害监测系统
2．3．1数据特征及采集
2．3．2监测系统设计
2．4本章小节
第三章矿山排土场数据处理及分析
3．1数据描述
3．2数据预处理
3．2．1异常值和缺失值处理
3．2．2数据标准化
3．3数据分析
3．3．1主成分分析
3．3．2相关性分析
3．4本章小节
第四章基于AdaBoost-PSO-ELM的排土场灾害预警研究
4．1极限学习机
4．2粒子群优化算法
4．3集成学习
4．3．1集成学习概述
4．3．2 AdaBoost的粒子群优化极限学习机算法设计
4．4．试验结果与分析
4．5本章小节
第五章自编码器的自适应遗忘因子在线循环极限学习机排土场灾害预警研究
5．1在线序贯极限学习机
5．2自编码的自适应遗忘因子在线循环极限学习机模型
5．2．1极限学习机自动编码器
5．2．2自编码的在线循环极限学习机
5．3算法设计
5．4试验结果与分析
5．5本章小节
第六章基于分布式在线极限学习机的排土场灾害预警研究
6．1分布式框架基础
6．1．2 Hadoop HDFS分布式文件系统
6．1．3 Spark简介
6．2在线极限学习机的并行化实现
6．2．1基于Spark+Hadoop的自适应在线极限学习机并行算法原理
6．2．2基于Spark+Hadoop的AFOSELM算法设计
6．2．3基于Spark+Hadoop集群的实验分析
6．3本章小节
第七章总结与展望
7．1总结
7．2展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
作者和导师简介
