一、模糊优选神经网络在边坡稳定性分析中的应用（论文文献综述）
杨雅萍[1]（2021）在《基于GRNN和ANFIS的边坡稳定性预测方法研究》文中认为在边坡的稳定性预测和评价方法中,传统的数值分析法计算量大,对经验的依赖性强,无法体现边坡动态开放和非线性的特征。本文针对岩质边坡稳定性的评价问题,基于反映岩体非线性破坏的广义Hoek-Brown准则,综合考虑了强度参数和几何参数等影响边坡稳定性的因素,建立了基于改进蝙蝠算法的广义回归神经网络（GRNN）模型,对边坡的安全系数和状态进行了预测;在综合考虑外部自然因素、地质因素和工程因素的基础上,建立基于减法聚类的自适应神经模糊推理系统,对边坡的稳定性进行分级评价。具体研究内容如下:（1）以工程中的实际边坡为参照,通过改变Hoek-Brown准则中的强度参数和边坡几何形态的几何参数,同时通过强度折减法(FLAC3D软件)和极限平衡法中的简化Bishop法（Slide软件）,对参数改变后的坡体进行建模和仿真,得到各个边坡的安全系数,作为人工神经网络的样本来源。（2）在边坡稳定性分析中,安全系数和边坡状态是判断边坡稳定性的重要指标。广义回归神经网络结构简单,预测效果好。在实际工程中,选择广义回归神经网络作为预测模型,由于广义回归神经网络模式层的光滑因子对网络影响较大,采用蝙蝠算法（BA）确定光滑因子的取值;采用交叉和变异算子增加蝙蝠种群的多样性,解决蝙蝠算法迭代过程中陷入局部最优的问题。对比实验表明,改进后的网络对边坡安全系数和状态预测精度更高。利用网络对不同强度参数和几何参数的边坡进行稳定性预测,所得安全系数变化趋势与实际情况呈现良好的一致性,进一步验证网络的适用性和准确性。（3）在实际边坡工程中,除了考虑边坡自身强度参数和几何参数的影响外,还要充分考虑自然因素、地质因素和工程施工因素等随机性和不确定性因素对边坡稳定性的影响。针对各影响因素与边坡稳定性间具有复杂模糊性和非线性关系,应用基于神经模糊推理系统（ANFIS）的预测模型对其稳定性等级进行预测。首先将搜集到的边坡数据利用减法聚类算法（SCM）确定自适应神经模糊系统的隶属度函数个数,利用改进BA算法确定减法聚类中的两个邻域半径。最终建立改进BA-SCM-ANFIS边坡稳定性评级模型,在进行网络参数更新时,利用自适应动量随机优化算法（Adam）代替传统的梯度下降法,加快参数更新速度,网络预测样本的输出等级与实际等级的评价结果与实际吻合,证实了网络的有效性。综上所述,本文针对边坡破坏过程中的非线性问题,分别采用改进后的GRNN网络模型和基于ANFIS的预测模型进行边坡的稳定性预测和评价。
刘林[2]（2021）在《香格里拉某露天石灰岩矿山最终边坡角优化研究》文中研究说明随着“一带一路”的发展、多项重大工程的建设,露天开采技术也随之迅速发展,使得石料需求日益增长,因此边坡的安全隐患也日益增加。边坡的最终边坡角会随着边坡高度的变化而改变,而最终边坡角的大小会引起矿山剥采比的变化,进而影响到矿山的直接经济利益,而且最重要的是会影响到整个矿山的安全稳定性问题。所以露天矿山采场边坡最终边坡角的确定十分重要,既要使得露天矿山开采过程安全有效,又能让矿山企业经济效益达到最优化,这也是当前露天矿山开采过程中最为需要解决的问题。本文以香格里拉某露天石灰岩矿山为研究对象,通过对采场边坡稳定性的研究分析,对最终边坡角进行了优化方案设计分析,最后取得了一定成果。1.对矿山采场边坡进行实地勘察取得了试验所需要的样石以及对矿区水文地质条件进行了调查;其次经过对样石进行室内力学试验获取了石灰岩矿石的各项岩石学参数,并使用霍克布朗公式法对试验获取的各项岩石参数进行折减得到了最终的边坡岩体力学参数,主要包括:岩石容重、单轴抗压、抗拉强度、内聚力、弹性模量等;2.采用FLAC3D数值模拟软件对矿山原始边坡和原设计开采方案进行了边坡稳定性分析,主要从位移、应力、应变等几个方面对边坡进行了分析,得出原始边坡和原设计方案的稳定性良好为进行最终边坡角优化研究奠定了一定基础;根据最终边坡角影响因数设计了七种开采方案,使用极限平衡法对各方案进行安全系数计算,经过计算将不符合条件的方案二、三、五排除;3.使用了CRITIC-TOPSIS指标评判方法对方案一、四、六、七进行了评价优选,最终得出最优方案为方案四,使用FLAC3D对方案四进行了位移、应力、应变分析验证得出此方案稳定性良好。方案四与原设计方案相较在保证边坡稳定性的条件下最终边坡角增加了6度,使采场采得更多的矿石,为企业带来更高的收益且边坡依然具有良好的稳定性。
程有坤[3]（2021）在《季冻区粉质黏土路基变形监测技术及稳定性评价》文中研究说明我国季节性冻土分布广泛,随着“一带一路”战略的实施,季冻区交通基础设施建设速度迅猛发展。但季冻区环境复杂,交通基础设施面临着冻融威胁,存在多因素协同致灾的客观条件。粉质黏土是季冻区路基土的主要来源之一。由于粉质黏土具有强塑性、吸水性以及膨胀性等特点,在冻融循环和车辆荷载作用下,内部更易发生不均匀变形,严重时会发生翻浆、融沉等病害,影响路基稳定性。掌握准确有效的路基变形是路基稳定性评价的关键。但是路基作为隐蔽工程,受以往监测手段精度及时空响应不足的限制,复杂水热和荷载工况下路基变形尤其是动态变形的解析很难实现,加之季冻土路基稳定性评价理论的不足,使解决这一工程技术难题变得更为困难。鉴于此,本文在理论分析、室内外实验研究基础上,考虑温度及冻融影响因素,构建了基于FBG传感技术的路基变形监测系统,揭示了车辆动荷载作用下季冻区粉质黏土路基变形响应规律,解析路基响应的时空效应,建立了不同条件下季冻土路基永久变形的预测模型,提出了基于人工神经网络的季冻区粉质黏土路基工程稳定性评价方法,主要研究以及取得的成果如下:（1）基于FBG理论模型以及应变、温度传感特性,推导应变和温度灵敏度系数公式,简化应变与温度协调作用下FBG波长计算公式,建立了力与温度协同作用下FBG解耦机制;优选FBG传感器封装基材和封装方法,构建了 FBG灵敏度系数实验室标定的电阻应变比对法,给出了 FBG应变和温度灵敏度系数。（2）依据等强度梁的电阻应变片和FBG传感器的应变结果对比,提出FBG悬臂梁式路基变形监测模式,构建了波分-空分混合复用FBG悬臂路基变形监测系统。运用力学原理建立了外场作用下悬臂监测梁轴向应变与路基变形的数学解析式,实现了路基水平向多点位、纵向多深度的变形与温度监测。基于波分-空分混合复用FBG悬臂路基监测系统的校园试验路测试,验证该系统的适用性、准确性。（3）运用波分-空分混合复用FBG悬臂路基变形监测系统展开四个冻融循环周期的路基变形监测,考虑冻融过程,揭示了车辆动荷载作用下季冻区粉质黏土路基变形响应规律,解析了路基响应的时空效应,建立了不同条件下季冻土路基永久变形的预测模型。（4）分析路基温度场、水分场及行车荷载等影响因子,获取了季冻区粉质黏土路基不稳定变形规律,通过对输入、输出特征量之间的内在联系的有效提取,实现了路基稳定性参数特征量优选,构建了路基不稳定变形影响因素数据与路基稳定性评价之间的非冗余映射函数,提出了基于人工神经网络的季冻区粉质黏土路基工程稳定性评价模型,实现路基变形分析预测,对比实际监测值验证了评价方法的有效性。
韩以江[4]（2020）在《基于改进变权均衡函数的隧道仰坡稳定性评估及应用》文中研究指明边坡稳定性分析旨在研究掌握边坡安全稳定状态,采用系统优化的方法对滑坡进行处理及补救,是岩土工程长期以来的研究重点领域之一。隧道仰坡在洞口段开挖期间,其支护结构、动力荷载复杂,且具有动态变化的特点,数值模拟分析和现场监测分析是其稳定性分析常用的方法。本文以中铁五局兴泉铁路XQXN＿3标灯盏坞隧道进口仰坡变形监测项目为依托,将数值模拟安全系数和现场监测项目相结合,基于改进的不确定性综合评估模型对洞口段开挖期间仰坡进行稳定性综合评估,主要研究内容及成果如下:（1）利用Midas/GTS NX对仰坡进行数值模拟,基于模拟安全系数对其进行稳定性分析,并对预警监测项目特征点进行优选。研究表明:洞口段开挖期间,仰坡在里程DK41+001～DK41+012段开挖期间处于“潜在不稳定”状态,其它均处于“基本稳定”状态。（2）基于优选特征点对仰坡现场监测方案进行补充完善,并基于现场监测数据对洞口段开挖期间仰坡稳定性进行分析。研究表明:洞口开挖期间,仰坡整体安全,但基于各项监测数据的分析结果存在差异;（3）提出一种基于离散度的状态变权均衡函数,对其进行对比分析,结合TOPSIS、IFAHP构建仰坡稳定性综合评估函数模型,研究表明:基于离散度的均衡函数使变权调节度和因素组状态均衡程度具有良好的对应关系,适应性较好。（4）基于模拟安全系数、监测数据及构建的综合评估函数模型对灯盏坞隧道洞口段开挖期间仰坡稳定性进行综合评估与分析,并对后期施工、支护及监测工作提出相关建议。研究表明:灯盏坞隧道洞口段开挖期间仰坡安全稳定性动态变化,开挖至DK41+005.5时,即距洞口10.5m附近,仰坡稳定性最低,为“潜在不稳定”状态,整体而言,该仰坡较为安全;在仰坡稳定性综合评估中,变权较常权更为保守;基于安全系数、监测数据及改进变权均衡函数的仰坡稳定性综合评估结果可靠,为类似工程案例安全稳定评估提供参考。
杨普[5]（2020）在《吉河高边坡形变预测与预警阈值研究》文中研究指明滑坡是高速公路沿线最常见的自然灾害之一,且发生频率较高,严重威胁着人们的生命安全。目前针对边坡的稳定性分析及安全性监测预警受到了广泛关注,但是现有单一的预测方法不能有效预测连续的形变位移、组合模型算法间存在优化过程导致无法准确预测边坡发生滑坡的阈值等问题亟待研究。因此,针对特定应用场景下的高精度预测预警算法,本文在前人研究的基础上,引入径向基（RBF）神经网络模型算法对边坡位移进行预测。选择以临汾吉河高速公路高边坡作为背景,选取粘聚力、内摩擦角、温度、湿度、降雨量等因素作为自变量,通过建立径向基神经网络-粒子群优化（RBF—PSO）模型算法对该边坡进行位移预测,最后引入综合因素增长率算法进行边坡的预警分析。本文主要内容为:（1）建立RBF神经网络模型算法进行数据训练并分析,确立网络的结构为5-14-1。通过样本训练和预测,发现该模型在吉河高速公路高边坡的位移预测中存在误差较大、精度低等问题,因此引入PSO算法来对RBF神经网络进行优化。（2）提出RBF-PSO模型算法并创建了基于该模型的边坡位移预测模型。结合边坡变形特点进行综合分析,分析了边坡在三维直角坐标下的X、Y、Z三个方向的位移变化曲线。基于监测点BP3-2-1样本数据的实验结果表明RBF-PSO模型算法在X、Y、Z方向的平均相对误差分别为2.63%、0.24%、0.44%,均小于BP-PSO模型算法、GM（1,1）算法、灰色Verhulst算法的平均相对误差。同时实验结果证明了RBF神经网络经过PSO算法优化后,在X、Y、Z三个方向的预测精度分别提高了25.3%、8.9%、3.29%。（3）以临汾吉河高速公路高边坡为背景,选取综合因素响应率算法作为判别边坡是否发生滑坡的判断条件。并且根据实际情况,确定了当边坡处于稳定状态时,边坡在X、Y、Z三个方向的综合因素响应率阈值范围分别为[0.616,0.959]、[0.618,0.960]、[0.592,0.921]。并结合RBF-PSO模型算法对该边坡监测点BP3-2-1未来位移做出预测,以此对未来综合因素响应率做出预测。最后,在GIS环境下将整个边坡的综合因素响应率转换成栅格,计算出该边坡的滑坡易感性。从而对该边坡的未来稳定性状态做出预警分析。
柳建羽[6]（2020）在《基于强度折减法与神经网络的边坡稳定性分析及防治措施研究》文中进行了进一步梳理随着露天矿的开采,势必会滋生边坡问题,为矿区工作人员及设备带来安全隐患,因此本文以新疆吉朗徳露天煤矿为例,结合露天矿工程地质资料以及现场勘探结果,查清了研究区的工程地质条件,随后利用极限平衡法对采掘场9个剖面进行抗滑稳定分析,选取最不利剖面,并运用Midas GTS NX软件对1-1’剖面从最大剪应变云图、水平位移云图以及稳定系数角度展开分析,随后采用BP神经网络,通过训练112组样本数据来预测均质边坡的稳定系数并对预测结果进行评价,最后提出三种治理方案,并进一步分别对三种治理方案建立假三维模型进行对比并提出建议。本论文的主要研究成果有以下4条:（1）将吉朗徳露天矿采掘场划分为9个剖面,运用极限平衡法对9个剖面进行评价。根据评价结果可以得出,在天然工况下,吉朗徳露天矿采掘场西帮1-1’剖面的稳定系数Fs未满足规范要求的1.3。（2）利用Midas GTS NX软件对采掘场西帮1-1’剖面从最大剪应变云图、水平位移云图、边坡稳定系数三个角度进行分析。通过模拟进一步确定了边坡的潜在滑动面以及在降雨条件下的位移情况,同时印证了极限平衡法的计算结果。（3）从文献中采集了共计达112组边坡样本参数,通过使用BP神经网络的方法来预测边坡稳定系数,并与实际值进行比较,从比较结果来看:采用贝叶斯正则化方法的BP神经网络其预测精度要优于L-M法以及量化共轭梯度法。（4）提出三种治理方案用于采掘场西帮的治理,工程支护措施有单排抗滑桩、预应力锚索及锚杆、泥岩表面喷射混凝土面层,之后利用Midas GTS NX对1-1’剖面建立假三维模型,并分别从最大剪应变、水平位移、边坡稳定系数等三个角度对三种方案进行对比,对比结果表明,仅采用抗滑桩已经能达到边坡治理的目的,但是为了边坡长期有效的保持稳定,本文推荐联合采用抗滑桩及锚索对采掘场西帮进行加固处理。
张伟龙[7]（2020）在《基于机器学习的边坡稳定性分析研究》文中进行了进一步梳理边坡稳定性分析是岩土工程界的传统课题之一。上世纪八十年代,该领域引进了机器学习理论,通过构建边坡稳定性与其影响因素间的映射关系简化了传统的分析过程。但是一直以来,相关方法在应用时误差较大。近年来,机器学习理论取得了突破性进展,在生物识别、文本处理等应用领域的准确度都大幅提升。而边坡稳定性分析的机器学习方法却没有跟进,研究相对滞后,特别是学习算法设计粗糙,需要进行完善。本文追溯了机器学习应用于边坡稳定性研究的发展脉络,论述了机器学习的应用流程、重要概念和方法。通过文献收集边坡样本数据,建立了含72个边坡的以安全系数为标签的数据集和含148个边坡的以稳定状态为标签的数据集。根据相关理论设计了学习算法,特别是使用网格搜索和随机搜索方法对学习算法的要素进行选择和分析,分别建立了估计边坡安全系数和判别边坡稳定状态的前馈神经网络,使用不同的数据进行测试和对比。基于Python程序语言、Keras深度学习库和scikit-learn机器学习库编写程序。有以下结论:（1）使用网格搜索对学习算法的要素进行选择后,前馈神经网络模型对安全系数估计的准确性、稳定性会大幅提升,具备实际应用价值。（2）判别稳定状态的前馈神经网络使用原始数据训练,准确率高。模型能减少边坡稳定状态调查时的工作量,并保证判别为失稳结果的正确性。（3）对于估计安全系数的前馈神经网络,学习算法总体上采用优化算法Adadelta时表现最优、Adam次之、Adagrad最差;偏置设为0.1相比0有一些优势;Lecun的初始化策略效果更好,初始参数是均匀还是正态分布没有影响。对于判别稳定状态的前馈神经网络,激活函数tanh有着显着优势、relu次之、logistic最差。（4）前馈神经网络方法相对支持向量机有优势,扩大数据集和学习算法要素的选择范围、科学合理地采集数据集会改善神经网络的表现。随机搜索相对网格搜索人工参与更少,超参数选择范围更广,更加高效。
刘继伟[8]（2020）在《山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险评价研究》文中提出针对山区营运高速公路边坡稳定性及运营安全问题,本文依托安徽省G35济广高速公路岳潜段（岳西～潜山）的岩质路堑边坡养护工程,在充分考虑边坡稳定性影响因素的复杂性和不确定性的情况下,以风险管理理论为基础,利用CRITIC法、博弈论组合赋权法以及云模型等方法分析评价了山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险,从而为科学合理地解决实际边坡稳定性风险评价问题提供了一种有效方法。（1）通过查阅国内外边坡稳定性风险评价相关文献,总结分析了影响山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性可能的风险因素,结合现场调查结果,利用风险识别的方法对这些风险因素进行了识别,最终确定了山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险因素。（2）在风险因素识别结果的基础上,遵循评价指标筛选基本原则,建立了山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险评价初始指标体系;结合山区营运高速公路岩质路堑边坡工程实际,利用CRITIC法对初始指标体系进一步精确筛选,并根据筛选结果建立了山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险评价指标体系。（3）利用云模型将定性概念转化为定量数值的特点,针对边坡稳定性风险评价指标的模糊性和不确定性,分析了云模型在边坡稳定性风险评价中应用的优点。为了避免计算单一权重的片面性,结合博弈论理论将AHP法和CRITIC法得到的主观、客观权重进行耦合,提高了指标赋权的科学性,并在此基础上构建了基于云模型的边坡稳定性风险评价模型。（4）结合实际的山区营运高速公路岩质路堑边坡工程,应用基于云模型的边坡稳定性风险评价模型对待评价边坡稳定性风险进行了分析评价,计算得到的最终评价结果与实际情况相符,并与其他评价方法进行了对比,进一步验证了云模型的适用性和有效性。
刘鹏程[9]（2019）在《京杭运河苏州段堤防工程安全分析及除险加固方法研究》文中研究指明京杭运河苏州段堤防不仅为苏州市经济、政治、文化提供了防洪安全保障,还在通航、供水、灌溉等方面发挥着巨大的经济效益。其一旦失事将对沿线居民的生命财产安全造成巨大危害。因此,研究京杭运河苏州段堤防工程安全现状及加固方法是十分必要的。本文以京杭运河苏州段堤防工程为研究对象,采用Autobank软件分析堤防工程的渗流和稳定安全现状,采用改进突变评价法、层次分析法和属性层次模型法对单元堤段进行安全评价,并开发了相应的堤防工程安全评价系统;在安全分析基础上,研究堤防的加固措施和加固效果以及堤防加固方案优选的灰色关联决策法。主要研究内容如下:（1）采用非饱和稳定渗流理论进行稳定渗流计算,运用非稳定渗流理论进行水位降落期的渗流计算,结果表明,在稳定渗流时,水平方向和垂直方向的渗透坡降都随水头差的增大而增大,但均小于允许渗透坡降,不会发生渗透变形;在非稳定渗流时,水平和垂直方向渗透坡降也都小于允许渗透坡降,不会发生渗透破坏。运用简化毕肖普法进行抗滑稳定计算,对比分析了不同工况下的安全系数,发现在多年平均年最低水位和水位降落期时堤防临水侧的抗滑安全系数低于规范要求,堤防工程安全现状不满足要求,需要进行除险加固。（2）研究评价单元堤段安全性的改进突变评价法、层次分析法和属性层次模型法,并将其运用到京杭运河苏州段典型堤段的综合安全评价中,发现三种方法得到的计算值有差异但评价等级一致,均为不安全。为方便计算,根据上述三种方法的理论,利用MATLAB软件,开发堤防安全评价系统,通过该系统能较为方便快捷的实现单元堤段安全性评价。（3）研究堤防工程边坡失稳的加固措施。分析对比京杭运河苏州段堤防姑苏区的典型断面采用板桩、单排抗滑桩、双排抗滑桩和锚杆四种加固措施的加固效果。以临水侧抗滑稳定安全系数、垂直方向渗透坡降、水平方向渗透坡降、工程造价和施工难度作为评价指标,通过熵值法确定指标权重,采用灰色关联决策法分别对两个典型断面进行加固方案优选,得出两个典型断面的最优加固方案均为双排抗滑桩加固。本文开展的京杭运河苏州段堤防工程安全分析及除险加固方法研究,渗流计算和稳定验算能够用来判断堤防工程安全现状;改进突变评价法、层次分析法和属性层次模型法能够评价出单元堤段的安全性,开发的堤防工程安全评价系统为堤防工程安全评价提供了便利;灰色关联决策法能够优选出相对较优的堤防加固措施。上述研究能够为堤防工程的渗流及稳定分析、单元堤段安全评价、除险加固措施优选等提供参考,具有一定的工程应用价值。
刘洋洋[10]（2019）在《激光扫描技术支持下的山区公路边坡安全风险评价体系研究》文中研究说明作为公路安全领域长久以来的技术难题,现有技术方法很难全面有效的对山区公路边坡进行安全风险评价,而与此同时,山区公路边坡的灾害防治形势愈发严峻,滑坡、崩塌和泥石流等地质灾害频频发生,给群众安全和公路建设造成了巨大威胁。边坡安全问题直接关系到公路的长期稳定运营和人民的生命财产安全,因此,目前需要将更多的新技术和新方法引入到山区公路边坡安全风险评价中,并建立一个系统完整的评价体系,以求获取更全面更准确的评价结果,从而为公路边坡防灾减灾工作提供有力的决策支持,将边坡地质灾害风险和灾害可能造成的破坏损失降到最低。针对上述问题,本文结合测绘工程、公路工程、边坡工程以及安全工程等多个交叉学科的先进知识体系,以测绘行业、交通部和应急管理部的相关规定标准为参考,以三维激光扫描技术、基于激光回波原理和Fisher判定法则的陡坡点云滤波算法、基于IGG稳健估计理论和格网最近相邻点查询的改进ICP无控制匹配算法、NURBS高精度曲面模型重建技术、改进熵权集对分析模型以及AHP-模糊综合评价法等多种先进技术方法为支撑,以山区公路边坡危险性宏观评价指标体系和山区公路灾害易损性评价指标体系为基础,以山区公路边坡危险性宏观评价、山区公路边坡危险性微观评价以及山区公路灾害易损性评价为骨架,搭建一个系统全面的、多方法结合应用的山区公路边坡安全风险评价新体系。本文主要研究成果及创新点如下所示:（1）构建一种基于熵权集对分析和三维激光扫描技术的公路边坡危险性评价模型。该模型将边坡危险性宏观评价和微观评价进行了有机结合,先采用改进熵权集对分析模型对公路边坡进行整体的宏观评价,再利用三维激光扫描技术进行深入的微观评价。研究结果表明,该模型能先通过宏观评价方法（熵权集对分析）确定研究区各个边坡的整体危险等级,并从中找出危险性较大的边坡;然后再通过微观评价方法（基于激光扫描的边坡形变位移分析）找出危险边坡中的具体危险区域（灾害隐患点）,从而实现由宏观到微观、由整体到局部、由面到点的山区公路边坡危险性立体式评价,并由此获得更完整更全面的评价结果,同时,这也为公路边坡危险性评价研究开辟了一种新思路。（2）构建由边坡地形、岩土地质、气象水文和其他因素等4大因素共14项核心指标所组成的山区公路边坡危险性宏观评价指标体系。基于联系度可拓展原理,对集对分析理论进行优化改进,并结合熵权法,构建一种改进熵权集对分析模型。研究结果表明,改进熵权集对分析模型和其他传统评价方法的的评价结果基本一致,体现出良好的准确性,说明将该模型应用到边坡危险性宏观评价中是可行的,同时,这也为公路边坡危险性宏观评价研究提供了一种新方法。（3）边坡点云处理的好坏直接关系到边坡形变分析（危险性微观评价）结果的准确性,因此本文对边坡点云处理相关算法进行了深入的探索和研究。构建一种基于激光回波原理和Fisher判定法则的陡坡点云滤波算法,该算法先利用激光回波原理对点云数据进行粗分类,再通过Fisher判定法则对粗分类后的剩余点云进行精分类。研究结果表明,相比其他滤波算法,文中算法的滤波总误差率最小,体现出了良好的滤波精度。构建一种基于IGG稳健估计和格网最近相邻点查询的改进ICP无控制匹配算法,该算法不仅能利用IGG稳健估计理论加强ICP算法的抗差能力,还能通过格网最近相邻点查询思想提高ICP算法的运算效率。研究结果表明,相比传统ICP算法,文中改进ICP算法具有更快的计算速度和更强的抗差能力,从而有效提高了点云匹配效率和匹配精度。将NURBS建模技术引入到山区公路边坡高精度模型重建中,研究结果表明,相比三角面片模型和DEM模型,NURBS曲面模型对山区公路边坡表面细节的表达更加完整和准确,对复杂地形边坡的拟合度也更好,其模型效果更能贴合山区公路边坡地形的真实起伏状态。（4）构建由社会经济、道路工程和公路防护等3大因素共8项核心指标所组成的山区公路灾害易损性评价指标体系,并采用AHP-模糊综合评价法实现了山区公路灾害易损性的定量和定性综合评价。研究结果表明,AHP-模糊综合评价法的评价结果与专家现场定性分析结果基本一致,体现出良好的准确性和适用性,说明采用该方法对山区公路灾害进行易损性评价是合理且可行的,同时,这也为山区公路灾害易损性评价研究提供了一种新参考。（5）基于文中构建的山区公路边坡安全风险评价体系,对修武县太行山区某公路边坡进行应用实验。实验结果如下:首先,通过边坡危险性宏观评价结果可知,研究区2号、3号边坡危险性较小,1号、4号和5号边坡危险性较大;其次,通过边坡危险性微观评价找出了1号、4号和5号危险边坡中的具体危险区域;然后,通过公路灾害易损性评价结果可知,研究区公路灾害易损性等级为Ⅳ级（极高）;最后,针对危险性较大的边坡,提出了相应的灾害防治建议。
二、模糊优选神经网络在边坡稳定性分析中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、模糊优选神经网络在边坡稳定性分析中的应用（论文提纲范文）
（1）基于GRNN和ANFIS的边坡稳定性预测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 基于Hoek-Brown准则研究现状 |
| 1.2.2 神经网络评价边坡稳定性的研究现状 |
| 1.2.3 模糊神经网络评价边坡稳定性的研究现状 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 第二章 传统边坡稳定性分析方法 |
| 2.1 边坡定量分析指标 |
| 2.1.1 安全系数意义 |
| 2.1.2 安全系数定义 |
| 2.2 Hoek-Brown非线性破坏准则 |
| 2.2.1 Hoek-Brown准则简介 |
| 2.2.2 Hoek-Brown准则与Mohr-Coulomb准则对比 |
| 2.3 边坡样本建模分析 |
| 2.3.1 有限元强度折减法 |
| 2.3.2 简化Bishop法 |
| 2.3.3 建模计算与验证 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进蝙蝠算法的广义回归神经网络的边坡稳定性预测 |
| 3.1 广义回归神经网络 |
| 3.3.1 广义回归神经网络简介 |
| 3.2 蝙蝠算法简介 |
| 3.2.1 蝙蝠算法 |
| 3.2.2 遗传算子对蝙蝠算法的改进 |
| 3.3 改进BA-GRNN网络模型的建立 |
| 3.3.1 网络输入-输出变量的确定 |
| 3.3.2 改进BA-GRNN模型的建立 |
| 3.3.3 实例分析与结果对比 |
| 3.4 模型验证 |
| 3.4.1 计算模型的建立 |
| 3.4.2 强度参数对安全系数影响分析 |
| 3.4.3 几何参数对安全系数的影响分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于自适应神经模糊推理系统的边坡稳定性分级评价 |
| 4.1 模糊神经网络简介 |
| 4.1.1 神经模糊推理系统 |
| 4.1.2 T-S推理系统简介 |
| 4.1.3 自适应神经模糊推理系统 |
| 4.2 影响因素分析和隶属度函数的确定 |
| 4.2.1 边坡稳定性影响因素分析 |
| 4.2.2 减法聚类确定隶书度函数个数 |
| 4.3 基于减法聚类的自适应神经推理模糊系统的建立 |
| 4.3.1 改进ANFIS模型的建立 |
| 4.3.2 模型学习算法 |
| 4.3.3 Adam对网络模型学习算法的改进 |
| 4.3.4 模型流程 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.4.1 改进自适应神经模糊系统模型参数的确定 |
| 4.4.2 实例分析与结果对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简介、在学校期间的研究成果及发表的学术论文 |
（2）香格里拉某露天石灰岩矿山最终边坡角优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外边坡稳定性研究 |
| 1.3 边坡稳定性分析研究现状 |
| 1.3.1 边坡稳定性分析方法概况 |
| 1.3.2 露天矿最终边坡角构成及研究概况 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 边坡地质概况 |
| 2.1 边坡位置 |
| 2.2 边坡概况 |
| 2.2.1 边坡开采现状 |
| 2.2.2 原设计方案最终边坡概况 |
| 2.3 边坡地层分布 |
| 2.3.1 地层概况 |
| 2.3.2 矿床特征 |
| 2.3.3 矿山地质岩组 |
| 2.3.4 矿石围岩及夹石 |
| 2.4 水文地质条件 |
| 2.4.1 气象条件 |
| 2.4.2 构造与地震 |
| 2.4.3 矿区水文地质条件 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 边坡稳定性影响因素及岩体力学参数确定 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 采场边坡稳定性影响因素分析 |
| 3.3 岩体力学试验 |
| 3.3.1 取样及试样加工 |
| 3.3.2 单轴抗压强度试验 |
| 3.3.3 抗拉强度试验 |
| 3.3.4 直剪试验 |
| 3.4 岩体力学参数确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 最终边坡稳定性优化设计方案 |
| 4.1 Midas/GT数值模拟软件介绍 |
| 4.2 FLAC3D软件简介 |
| 4.3 边坡安全系数 |
| 4.3.1 强度折减法计算安全系数 |
| 4.3.2 安全系数定义 |
| 4.4 原设计方案采场模型的建立 |
| 4.4.1 模型简化假设 |
| 4.4.2 数值模型的范围确定 |
| 4.4.3 模型建立 |
| 4.5 模拟计算结果 |
| 4.5.1 原始边坡模拟结果与分析 |
| 4.5.2 原设计方案开挖模拟结果分析 |
| 4.6 优化方案的确定 |
| 4.6.1 方案设计 |
| 4.6.2 极限平衡法安全系数计算 |
| 4.7 计算安全系数过程 |
| 4.7.1 Geo-Studio软件介绍 |
| 4.7.2 模型依据 |
| 4.8 各方案安全系数计算结果 |
| 4.8.1 安全系数求解过程 |
| 4.8.2 稳定性分析结果 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 基于CRITIC-TOPSIS法边坡结构参数方案优选 |
| 5.1 CRITIC及 TOPSIS法的介绍 |
| 5.1.1 CRITIC-TOPSIS法的基本原理 |
| 5.1.2 CRITIC-TOPSIS法的基本步骤 |
| 5.2 方案优选 |
| 5.2.1 建立评价指标集和确定评价矩阵 |
| 5.2.2 获得标准化矩阵 |
| 5.2.3 得到标准差以及相关系数 |
| 5.2.4 指标信息量获得 |
| 5.2.5 确定评价指标权重和加权标准化决策矩阵 |
| 5.2.6 理想解欧式距离及综合优越度确定 |
| 5.3 评判结果分析 |
| 5.4 最优方案验算 |
| 5.4.1 模型建立 |
| 5.4.2 方案四模拟结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
（3）季冻区粉质黏土路基变形监测技术及稳定性评价（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 路基变形监测技术 |
| 1.2.2 FBG传感技术 |
| 1.2.3 路基的冻融破坏研究 |
| 1.2.4 路基稳定性分析 |
| 1.2.5 人工神经网络的工程应用 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 2 FBG的传感特性分析与封装标定 |
| 2.1 引言 |
| 2.1.1 光纤光栅概念 |
| 2.1.2 光纤光栅特点 |
| 2.1.3 光纤光栅的主要分类 |
| 2.2 FBG的传感原理 |
| 2.2.1 FBG的光学性质 |
| 2.2.2 理论模型 |
| 2.2.3 应变传感特性分析 |
| 2.2.4 温度传感特性分析 |
| 2.2.5 应变与温度协同作用特性分析 |
| 2.3 FBG的封装与基材优选 |
| 2.3.1 封装基本要求 |
| 2.3.2 常用的封装形式 |
| 2.3.3 基材优选 |
| 2.4 灵敏度系数标定 |
| 2.4.1 应变灵敏度系数标定 |
| 2.4.2 温度灵敏度系数标定 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于FBG的路基变形监测方法设计与解析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 监测方案设计 |
| 3.2.1 监测系统的初步构建 |
| 3.2.2 悬臂梁式监测结构设计 |
| 3.2.3 波分-空分混合复用FBG监测系统 |
| 3.3 外场作用下变形监测解析 |
| 3.4 路基变形监测的校园验证 |
| 3.4.1 校园验证方案设计 |
| 3.4.2 FBG监测系统的标定 |
| 3.4.3 监测系统的校园埋设 |
| 3.4.4 监测系统的校园验证与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 车辆荷载下季冻区粉质黏土路基变形监测与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 工程概况 |
| 4.3 粉质黏土动力特性分析 |
| 4.3.1 试验仪器 |
| 4.3.2 试验准备 |
| 4.3.3 试验结果分析 |
| 4.4 FBG悬臂路基监测系统的布设 |
| 4.4.1 FBG监测点位设置 |
| 4.4.2 监测系统硬件及传感设施 |
| 4.4.3 现场监测系统埋设 |
| 4.5 路基变形与温度的现场监测 |
| 4.5.1 FBG初始值采集及灵敏度系数确定 |
| 4.5.2 FBG中心波长初始化及路基温度解算 |
| 4.5.3 施工期路基变形监测 |
| 4.5.4 长期变形监测实施 |
| 4.5.5 荷载作用下FBG波长波动分析 |
| 4.6 监测结果及分析 |
| 4.6.1 路基变形与温度解算 |
| 4.6.2 不同季节永久变形规律分析 |
| 4.6.3 不同动力反应下永久变形分析 |
| 4.6.4 累计永久变形分析 |
| 4.6.5 路基温度变化曲线 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 基于人工神经网络的粉质黏土路基工程稳定性评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 路基不稳定变形规律分析 |
| 5.2.1 温度影响分析 |
| 5.2.2 水分影响分析 |
| 5.2.3 行车载荷影响分析 |
| 5.3 路基稳定性参数特征量优选 |
| 5.4 评价模型构建 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 路基稳定性温度影响分析 |
| 5.5.2 路基稳定性水分影响分析 |
| 5.5.3 路基稳定性行车载荷影响分析 |
| 5.5.4 路基不稳定变形的预测分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
| 东北林业大学博士学位论文修改情况确认表 |
（4）基于改进变权均衡函数的隧道仰坡稳定性评估及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 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 边坡稳定性分析发展历程 |
| 1.2.2 边坡稳定性的不确定性分析法研究现状 |
| 1.2.3 隧道洞口段开挖期间仰坡稳定性分析现状 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究技术路线 |
| 第二章 基于有限元模拟的洞口段开挖期间仰坡稳定性分析 |
| 2.1 工程背景 |
| 2.2 隧道洞口段工程概况 |
| 2.2.1 地质概况 |
| 2.2.2 加固措施 |
| 2.3 基于Midas/GTS NX的三维有限元模拟 |
| 2.3.1 Midas/GTS NX软件简介 |
| 2.3.2 三维有限元模型的建立 |
| 2.4 基于模拟安全系数的稳定性分析 |
| 2.5 各监测预警项目特征点分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于监测数据的洞口段开挖期间仰坡稳定性分析 |
| 3.1 仰坡现场监测方案 |
| 3.1.1 监测项目设计 |
| 3.1.2 测点布设 |
| 3.1.3 现场监测要求 |
| 3.1.4 监测报警值 |
| 3.2 现场监测实施 |
| 3.2.1 测点增设 |
| 3.2.2 现场施工与监测 |
| 3.3 基于现场监测数据的稳定性分析 |
| 3.3.1 抗滑桩监测分析 |
| 3.3.2 框架梁监测分析 |
| 3.3.3 现场巡视分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于改进变权均衡函数的综合评估模型的构建 |
| 4.1 不确定性综合评估模型的选取 |
| 4.1.1 边坡稳定性评价常用不确定性综合评估模型 |
| 4.1.2 逼近理想解排序法基本原理 |
| 4.2 基于离散度改进的状态变权均衡函数 |
| 4.2.1 变权理论概述 |
| 4.2.2 状态均衡函数的构造 |
| 4.2.3 案例应用对比分析 |
| 4.3 基于改进变权-TOPSIS法边坡稳定性评估模型 |
| 4.3.1 理想方案标准化判断矩阵的建立 |
| 4.3.2 权重的确定 |
| 4.3.3 综合评价值的计算 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 洞口段开挖期间灯盏坞隧道仰坡稳定性综合评价 |
| 5.1 评价指标体系的建立 |
| 5.1.1 评价指标的选取 |
| 5.1.2 底层指标的标准化 |
| 5.2 权重的确定 |
| 5.3 综合评价分析 |
| 5.4 施工与监测建议 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士研究生期间科研成果 |
（5）吉河高边坡形变预测与预警阈值研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡稳定性分析研究现状 |
| 1.2.2 预测预警方法研究现状 |
| 1.2.3 边坡稳定性研究存在的主要问题 |
| 1.3 主要研究内容和组织框架 |
| 第二章 预测模型与综合因素分析知识 |
| 2.1 RBF神经网络基本结构与学习算法 |
| 2.1.1 RBF神经网络结构 |
| 2.1.2 RBF神经网络算法 |
| 2.2 PSO算法基本结构与学习算法 |
| 2.2.1 PSO算法核心思想 |
| 2.2.2 PSO算法流程 |
| 2.3 综合因素响应率学习算法 |
| 2.3.1 综合因素响应率 |
| 2.3.2 综合因素响应率算法流程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 RBF神经网络边坡预测建模 |
| 3.1 参数的选择和数据处理 |
| 3.1.1 不同方法预测精度对比准则 |
| 3.1.2 边坡稳定性样本数据归一化处理 |
| 3.2 建立基于RBF神经网络的边坡位移模型 |
| 3.2.1 RBF神经网络创建函数的选择 |
| 3.2.2 高斯函数中方差的选择 |
| 3.2.3 预测模型算例结果分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于RBF-PSO模型的滑坡位移预测 |
| 4.1 RBF-PSO模型算法流程 |
| 4.2 PSO算法优化RBF神经网络 |
| 4.3 利用RBF-PSO模型进行样本预测 |
| 4.3.1 RBF-PSO模型结构参数的设定 |
| 4.3.2 预测模型算例结果分析 |
| 4.4 本章总结 |
| 第五章 吉河高边坡监测系统和预警分析 |
| 5.1 吉河高边坡监测系统研究 |
| 5.1.1 吉河高边坡监测系统介绍 |
| 5.1.2 吉河高边坡数据采集拓扑图 |
| 5.1.3 吉河高边坡监测系统结构图 |
| 5.1.4 吉河高边坡监测结果分析 |
| 5.2 吉河高边坡预警分析 |
| 5.3 吉河高边坡安全预警 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人情况及联系方式 |
（6）基于强度折减法与神经网络的边坡稳定性分析及防治措施研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.2.1 边坡稳定性研究现状 |
| 1.2.2 边坡治理研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 本文研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 场地工程地质概况 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气象水文情况 |
| 2.1.3 当地经济情况 |
| 2.2 地形地貌与地质构造 |
| 2.3 地震 |
| 2.4 地层岩性 |
| 2.5 边坡采掘场基本特征 |
| 2.6 边坡破坏历史 |
| 2.6.1 滑坡 |
| 2.6.2 崩塌 |
| 2.7 边坡稳定性影响因素分析 |
| 第三章 基于极限平衡法与强度折减法的边坡稳定性分析 |
| 3.1 Fellenius法介绍 |
| 3.2 强度折减法基本原理 |
| 3.3 边坡安全储备系数确定 |
| 3.4 基于瑞典圆弧法稳定性计算 |
| 3.4.1 岩体力学指标 |
| 3.4.2 计算剖面选取 |
| 3.4.3 各剖面计算结果 |
| 3.5 基于Midas GTS NX的边坡稳定性分析 |
| 3.5.1 Midas GTS NX软件介绍 |
| 3.5.2 建立边坡模型 |
| 3.5.3 模型结果分析 |
| 第四章 基于BP神经网络的边坡稳定性分析 |
| 4.1 基础理论概述 |
| 4.2 神经网络模型构建 |
| 4.2.1 BP神经网络模型影响因素分析 |
| 4.2.2 输入参数数据预处理 |
| 4.2.3 BP神经网络模型结构的确定 |
| 4.2.4 隐含层节点数的确定 |
| 4.3 网络训练 |
| 4.4 训练结果 |
| 4.5 模型评价 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 边坡治理工程方案优选 |
| 5.1 边坡工程治理原则 |
| 5.2 边坡工程治理方法 |
| 5.2.1 抗滑桩介绍 |
| 5.2.2 预应力锚索、锚杆介绍 |
| 5.3 边坡工程治理方案设计 |
| 5.3.1 设计推力计算 |
| 5.3.2 治理方案设计 |
| 5.3.3 方案初步比选 |
| 5.4 有限元模拟 |
| 5.4.1 三维边坡计算模型 |
| 5.4.2 方案一数值模拟分析 |
| 5.4.3 方案二数值模拟分析 |
| 5.4.4 方案三数值模拟分析 |
| 5.5 方案优选及后续建议 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）基于机器学习的边坡稳定性分析研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 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 边坡稳定性分析方法 |
| 1.2.2 机器学习 |
| 1.2.3 机器学习与边坡稳定 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 第二章 机器学习理论基础 |
| 2.1 机器学习算法 |
| 2.1.1 经验E |
| 2.1.2 任务T |
| 2.1.3 性能度量P |
| 2.1.4 示例 |
| 2.2 相关重要概念 |
| 2.2.1 容量、过拟合与欠拟合 |
| 2.2.2 超参数和验证集 |
| 2.2.3 交叉验证 |
| 2.3 优化 |
| 2.3.1 批量和随机算法 |
| 2.3.2 随机梯度下降和动量算法 |
| 2.3.3 自适应学习率方法 |
| 2.3.4 参数初始化策略 |
| 2.4 正则化 |
| 2.4.1 参数范数惩罚 |
| 2.4.2 数据集增强 |
| 2.4.3 提前终止 |
| 2.4.4 集成方法和Dropout |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 边坡安全系数的前馈神经网络估计 |
| 3.1 理论准备 |
| 3.1.1 前馈神经网络 |
| 3.1.2 超参数的选择方法 |
| 3.2 学习算法的设计 |
| 3.2.1 初步设计 |
| 3.2.2 网格搜索 |
| 3.2.3 搜索结果 |
| 3.3 应用和测试 |
| 3.3.1 测试A |
| 3.3.2 测试B |
| 3.3.3 结论 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 边坡稳定状态的前馈神经网络判别 |
| 4.1 理论准备 |
| 4.1.1 用于分类的前馈神经网络 |
| 4.1.2 算法示例 |
| 4.2 学习算法的设计 |
| 4.2.1 初步设计 |
| 4.2.2 随机搜索 |
| 4.2.3 搜索结果 |
| 4.3 应用和测试 |
| 4.3.1 测试C |
| 4.3.2 测试D |
| 4.3.3 结论 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 附录 B |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（8）山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险评价研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 第二章 山区岩质路堑边坡稳定性风险因素识别 |
| 2.1 边坡稳定性风险因素识别方法及流程 |
| 2.2 山区岩质路堑边坡稳定性风险因素识别 |
| 2.3 小结 |
| 第三章 山区岩质路堑边坡稳定性风险评价指标体系建立 |
| 3.1 边坡稳定性风险评价初始指标体系建立 |
| 3.2 CRITIC法原理及步骤简介 |
| 3.3 山区岩质路堑边坡稳定性风险评价指标体系建立 |
| 3.4 评价指标说明及分类分级标准 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 基于云模型的边坡稳定性风险评价模型构建 |
| 4.1 云模型基本原理分析 |
| 4.2 评价指标权重确定方法简介 |
| 4.3 基于云模型的边坡稳定性风险评价模型构建 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 工程案例分析 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.2 待评价岩质路堑边坡稳定性风险评价 |
| 5.3 评价模型有效性验证 |
| 5.4 小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间发表的论文目录 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目 |
| 附录C Matlab源程序 |
（9）京杭运河苏州段堤防工程安全分析及除险加固方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究的背景和意义 |
| 1.2 堤防工程边坡失稳的类型和成因 |
| 1.2.1 堤防工程边坡失稳类型 |
| 1.2.2 堤防工程边坡失稳成因分析 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 堤防工程渗流和稳定研究现状 |
| 1.3.2 堤防工程安全评价研究现状 |
| 1.3.3 堤防工程系统开发研究现状 |
| 1.3.4 堤防工程加固措施研究现状 |
| 1.3.5 灰色关联决策法的研究现状 |
| 1.4 主要研究内容和思路 |
| 2 堤防工程渗流及抗滑稳定安全分析 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 堤防渗流稳定安全研究 |
| 2.3 堤防抗滑稳定安全研究 |
| 2.4 工程实例 |
| 2.4.1 基本资料 |
| 2.4.2 1#断面渗流及抗滑稳定安全分析 |
| 2.4.3 2#断面渗流及抗滑稳定安全分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 堤防工程安全评价方法研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 堤防工程安全评价集设计与评价指标量化 |
| 3.2.1 堤防工程安全评价集设计 |
| 3.2.2 评价指标量化方法 |
| 3.3 单元堤段安全评价方法 |
| 3.3.1 改进突变评价法 |
| 3.3.2 层次分析法 |
| 3.3.3 属性层次模型法 |
| 3.3.4 工程实例 |
| 3.4 堤防工程安全评价系统开发 |
| 3.4.1 MATLAB软件介绍 |
| 3.4.2 系统总体结构 |
| 3.4.3 主界面制作 |
| 3.4.4 系统主要功能实现 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 堤防工程除险加固方法研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 堤防工程边坡失稳加固方法研究 |
| 4.3 加固效果计算分析 |
| 4.3.1 板桩加固效果分析 |
| 4.3.2 单排抗滑桩加固效果分析 |
| 4.3.3 双排抗滑桩加固效果分析 |
| 4.3.4 锚杆加固效果分析 |
| 4.4 加固方案决策优选 |
| 4.4.1 灰色关联决策法 |
| 4.4.2 实例计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）激光扫描技术支持下的山区公路边坡安全风险评价体系研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡危险性评价方法研究现状 |
| 1.2.2 公路灾害易损性评价研究现状 |
| 1.2.3 边坡变形监测方法研究现状 |
| 1.3 目前研究存在的问题和不足 |
| 1.4 论文主要研究内容 |
| 1.5 论文主要研究方法及技术路线 |
| 2 基于熵权集对分析的公路边坡危险性宏观评价方法研究 |
| 2.1 熵权法与集对分析理论概况 |
| 2.1.1 熵权法的基本理念及主要特点 |
| 2.1.2 集对分析理论的数学原理及主要特点 |
| 2.1.3 集对分析理论引入到公路边坡危险性评价中的基本思想 |
| 2.2 改进熵权集对分析模型的提出 |
| 2.2.1 现有边坡危险性评价方法的局限和不足 |
| 2.2.2 改进熵权集对分析模型的核心理念及主要优势 |
| 2.2.3 基于熵权法确定评价指标权重 |
| 2.2.4 基于改进集对分析理论确定单指标联系度 |
| 2.2.5 基于加权计算确定集对的综合联系度 |
| 2.3 山区公路边坡危险性宏观评价指标体系构建 |
| 2.3.1 山区公路边坡主要特点及边坡灾害特征研究 |
| 2.3.2 山区公路边坡危险性宏观评价核心指标归纳分析 |
| 2.3.3 建立山区公路边坡危险性宏观评价指标体系 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于点云处理算法的公路边坡危险性微观评价方法研究 |
| 3.1 基于激光回波原理和Fisher判定法则的陡坡点云滤波算法 |
| 3.1.1 点云滤波的主要作用及现有点云滤波算法的不足 |
| 3.1.2 激光回波原理 |
| 3.1.3 Fisher判定法则 |
| 3.1.4 陡坡点云滤波算法核心思想及实现流程 |
| 3.1.5 点云滤波算法对比及精度分析 |
| 3.2 基于IGG稳健估计和格网最近相邻点查询的改进ICP算法 |
| 3.2.1 点云匹配的基本原理及主要作用 |
| 3.2.2 现有点云匹配算法的局限和不足 |
| 3.2.3 IGG稳健估计理论 |
| 3.2.4 格网最近相邻点查询算法 |
| 3.2.5 改进ICP无控制匹配算法的核心理念及实现流程 |
| 3.2.6 点云匹配算法对比及精度验证 |
| 3.3 基于NURBS曲面建模的边坡高精度模型重建方法 |
| 3.3.1 NURBS曲面建模数学原理 |
| 3.3.2 NURBS曲面建模实现流程 |
| 3.3.3 边坡NURBS曲面建模及模型效果对比实验 |
| 3.4 基于三维激光点云数据的边坡形变位移分析方法研究 |
| 3.4.1 边坡形变位移分析的重要意义 |
| 3.4.2 现有基于激光点云数据的边坡形变位移分析方法的不足和局限 |
| 3.4.3 基于多期NURBS曲面模型对比的边坡形变位移分析方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于AHP-模糊评价的山区公路灾害易损性评价方法研究 |
| 4.1 AHP法与模糊评价法概况 |
| 4.1.1 AHP法的实现流程及主要特点 |
| 4.1.2 模糊评价法的基本定义及主要特点 |
| 4.2 AHP-模糊综合评价法 |
| 4.2.1 AHP-模糊综合评价法的核心思想及实现流程 |
| 4.2.2 AHP-模糊评价法应用于公路灾害易损性评价中的主要优势 |
| 4.3 山区公路灾害易损性评价指标体系构建 |
| 4.3.1 现有山区公路灾害易损性评价指标体系的不足 |
| 4.3.2 山区公路边坡灾害易损性评价指标体系补充完善 |
| 4.3.3 建立山区公路灾害易损性评价指标体系 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 山区公路边坡安全风险评价应用实例 |
| 5.1 研究区概况 |
| 5.1.1 研究区公路边坡基本情况 |
| 5.1.2 研究区气象水文概况 |
| 5.1.3 研究区地质环境及地震活动情况 |
| 5.1.4 研究区人类工程活动情况 |
| 5.1.5 研究区灾害历史资料 |
| 5.2 研究区公路边坡危险性宏观评价 |
| 5.2.1 研究区公路边坡分段 |
| 5.2.2 构建研究区公路边坡危险性宏观评价标准 |
| 5.2.3 确定各危险性评价指标权重 |
| 5.2.4 确定各评价指标的单指标联系度 |
| 5.2.5 确定综合联系度及危险性宏观评价结果 |
| 5.2.6 研究区公路边坡危险性宏观评价结果精度验证 |
| 5.3 研究区公路边坡危险性微观评价 |
| 5.3.1 获取危险边坡多期激光点云数据 |
| 5.3.2 危险边坡点云数据去燥及滤波处理 |
| 5.3.3 危险边坡多期点云数据无控制匹配 |
| 5.3.4 危险边坡NURBS高精度曲面模型构建 |
| 5.3.5 危险边坡形变位移分析及具体危险区域确定 |
| 5.3.6 研究区公路边坡危险性微观评价结果精度验证 |
| 5.4 研究区公路灾害易损性评价 |
| 5.4.1 构建研究区公路灾害易损性评价标准 |
| 5.4.2 构建易损性评价模糊集合 |
| 5.4.3 确定易损性评价指标权重 |
| 5.4.4 建立易损性评价隶属函数及模糊关系矩阵 |
| 5.4.5 确定公路灾害易损性评价结果 |
| 5.4.6 研究区公路灾害易损性评价结果精度分析 |
| 5.5 研究区公路边坡安全风险评价结果归纳分析 |
| 5.6 研究区危险边坡地质灾害防治建议 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 主要成果及结论 |
| 6.2 主要创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 学位论文数据集 |
四、模糊优选神经网络在边坡稳定性分析中的应用（论文参考文献）
- [1]基于GRNN和ANFIS的边坡稳定性预测方法研究[D]. 杨雅萍. 石家庄铁道大学, 2021(01)
- [2]香格里拉某露天石灰岩矿山最终边坡角优化研究[D]. 刘林. 昆明理工大学, 2021(01)
- [3]季冻区粉质黏土路基变形监测技术及稳定性评价[D]. 程有坤. 东北林业大学, 2021
- [4]基于改进变权均衡函数的隧道仰坡稳定性评估及应用[D]. 韩以江. 湘潭大学, 2020(02)
- [5]吉河高边坡形变预测与预警阈值研究[D]. 杨普. 山西大学, 2020(01)
- [6]基于强度折减法与神经网络的边坡稳定性分析及防治措施研究[D]. 柳建羽. 长安大学, 2020(06)
- [7]基于机器学习的边坡稳定性分析研究[D]. 张伟龙. 太原理工大学, 2020(07)
- [8]山区营运高速公路岩质路堑边坡稳定性风险评价研究[D]. 刘继伟. 长沙理工大学, 2020(07)
- [9]京杭运河苏州段堤防工程安全分析及除险加固方法研究[D]. 刘鹏程. 扬州大学, 2019(02)
- [10]激光扫描技术支持下的山区公路边坡安全风险评价体系研究[D]. 刘洋洋. 河南理工大学, 2019(07)