一、基于遗传神经网络的边坡稳定性智能分析方法（论文文献综述）
张伟龙[1]（2020）在《基于机器学习的边坡稳定性分析研究》文中认为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。
杨天鸿,王赫,董鑫,刘飞跃,张鹏海,邓文学[2]（2020）在《露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策》文中提出在收集整理国内外相关资料的基础上,从露天矿边坡稳定性智能感知手段、智能评价预测方法、智能决策技术等方面总结了露天矿边坡稳定性智能评价研究现状,分析露天矿边坡工程的特点,指出当前露天矿边坡稳定性智能评价研究存在的问题,提出"位移时间序列阈值、力学机理分析、案例分析及专家系统诊断"三位一体的边坡稳定性智能评价的学术思路,认为露天矿边坡稳定性智能评价研究发展趋势为:首先,建立边坡灾害案例和多因素多模式智能识别数学模型,采用深度学习和大数据分析方法进行案例类型聚类、要素识别和模式匹配;其次,通过力学机理计算评价,识别隐患区确定滑坡隐患触发因素和条件;然后,基于案例模式匹配结果建立监测预警指标体系和预警阈值,构建案例库知识库和专家系统并实现智能决策;最后以大孤山铁矿西北帮滑坡为例,基于力学计算给出边坡安全系数变化规律,同时结合滑坡案例库的匹配结果,确定现场数据时序曲线指标阈值（位移累积量、位移速率）,从而科学合理的给出预警警情判别结果,通过云平台实现数据分析、现场模型可视化和预警发布及滑坡诊断。该案例初步验证了三位一体边坡稳定性智能评价学术思路,为实现露天矿边坡稳定性智能评价提供了有效手段。
吕鹏[3]（2019）在《基于信息技术的深凹露天矿高陡边坡稳定性综合分析研究》文中指出随着世界范围内露天矿开采深度不断增大,矿山边坡高度逐渐增加,局部边坡的失稳破坏、滑坡等地质灾害时常发生。近年来,物联网、云计算、数据等新一代信息技术在采矿工程中的深度应用,如何构建边坡工程物理信息融合空间,使之能够与边坡实体之间建立数据自动流动的关联,实现状态感知、实时分析、科学决策、精准执行等功能,进而为解决边坡演化过程中的复杂性和不确定性问题奠定基础,是提升边坡稳定性分析及地质灾害预测的重要发展趋势。本文以首钢矿业公司水厂铁矿为工程背景,围绕高陡边坡稳定性分析问题,首先开展工程地质分析和地应力场测试,分析了高陡边坡失稳机理与爆破荷载扰动下边坡变形特征,提出融合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析方法,形成信息空间与物理空间融合的稳定性分析技术体系,并基于云加端技术构建了试验验证平台。主要研究内容包括:1)调查矿山边坡水文地质和工程地质构造等影响边坡稳定性的基础环境,完成了边坡工程地质分区,开展地应力测量,掌握了矿区边坡地应力场规律,建立了相似物理模型,分析了不同开挖顺序和边坡角设计下边坡失稳过程,数值模拟分析了爆破荷载作用下边坡变形特征,建立的数值仿真模型能够有效模拟边坡结构的失稳规律,反映了边坡结构稳定性演化特征。2)提出了基于物联网的边坡监测系统架构和信息融合方案,针对边坡表面位移、深部位移、应力等物理参数的量测终端与步署方法,设计了终端智能化解决方案,开发了双网络混合异构通信技术,实现了高效近距离通信,提高了通信效率。物联网监测系统的应用,采用直接量测的方式对边坡实体进行状态描述,量测用的端具备计算、存储和通信等智能特征。3)提出并比较了六种综合人工智能方法在边坡稳定性预测的分类问题应用。结果表明基于ML算法和FA的集成AI方法能够有效应用于边坡稳定性预测分类问题,且能够使用混淆矩阵,ROC曲线和AUC值进行验证。研究还表明优化的SVM模型在预测结果可靠性上具有最优值。4)提出一种混合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析方法,并建立了软件原型,将虚拟仿真模型作为人工智能训练数据的生成器,利用单分类支持向量机方法实现对结构异常状态的检测,同时基于该人工智能模型,将物联网实测数据作为输入,对物理空间真实环境下的边坡结构进行异常态检测,通过一个子模型的仿真和实时监测实例验证,结果表明该方法能够较早对结构的异常状态进行预警。该方法弥补了矿山开采应用数据驱动方法是历史数据不足的缺点,同时又能够实现在线实时预测。5)利用Hadoop平台搭建了基于云计算的边坡稳定性分析数据管理平台,采用HDFS、HBase与Hive建立数据存储与数据管理系统,搭建和应用MapReduce进行并行计算,利用Spark内存并行化计算平台作为数据分析计算系统,构建虚拟边坡数据模型,对边坡稳定性数据进行分析。本文的研究结果基于物理信息空间融合思想,利用新一代信息技术构建了混合虚拟仿真模型的数据驱动边坡稳定性分析技术架构,建立了云加端试验验证平台,为大型矿山等边坡结构的稳定性分析与预测提供了新的方法。
刘辉[4]（2019）在《城市密集区大直径盾构隧道施工地层响应分析》文中认为近年来,随着国民经济的快速增长和基础建设的广泛投入,城市地下空间建设迎来了大发展,盾构隧道施工作为城市地下空间建设的有效工具,在城市地铁、市政通道以及高铁隧道建设中发挥着愈来愈重要的作用。为了有效控制施工中隧道自身及周边建（构）筑物的安全,就必须深入认识不同盾构施工条件下地层响应的变形特征、变形机理以及控制措施。尤其在城市核心区进行隧道建设,面临着周边重要建（构）筑物种类繁多,地铁公路交通纷冗复杂以及各类城市地下管线错综密布等复杂环境条件,使得施工中对于地层变形有着更严格的控制要求,因此,针对城市密集区大直径盾构隧道施工地层响应的研究分析具有重要意义。本文以清华园隧道3#～2#盾构区间工程为研究背景,统计分析了不同地层条件下不同施工阶段地层地表沉降和水平位移的变形发展规律并综合考虑了盾构施工参数的影响。应用数值模拟分析了盾构开挖区不同地层条件下地层地表沉降和水平位移的变形规律,同时建立90组模型参数影响分析数据库分别分析隧道几何参数、工程地质参数以及盾构施工参数对于最大地表沉降的影响。建立BP和优化BP、自定义神经网络以及时间序列预测模型,实现施工中对于地层地表沉降和水平位移的实时预测。基于遗传算法完成盾构施工参数的控制分析,并提出施工中地层变形的主要控制措施。主要研究成果包括:（1）通过工程实测数据以及盾构记录参数,统计分析得到不同地层条件下地层地表沉降与水平位移的变形特征并对区间内盾构施工参数进行阶段性变化规律统计和相关性分析。地表沉降历时变形呈现“S”型分布,Logistic函数可实现其很好拟合,五阶段横向地表沉降呈现“U”型槽分布,Peck经验公式可实现其很好拟合;地层水平位移在不同地层条件下分别呈现出“斜L型”和“外凸型”分布,同时采用增量分析发现水平位移沿深度方向上的变形规律。各盾构施工参数在不同地层条件下发生明显的阶段性变化,且相互间表现出不同程度的相关性,但与地层变形表现出强相关,同时通过理论计算给出不同盾构区段盾构施工参数建议值。（2）采用数值模拟分析了工程施工中隧道开挖应力释放系数的取值范围和开挖区不同土层条件下地层地表沉降和水平位移的变形发展规律,并建立90组多参数数值模型分析数据库并对各单一影响因素进行分析。二维数值模型模拟并结合现场实测数据确定适用于本工程的地层应力释放系数在0.12～0.14范围内;三维开挖不同土层分析模型确定隧道施工引起的地表沉降与水平位移在砂卵石土层、粉黏层或者砂卵石与粉黏土互杂土层三种不同地层条件下有着不同的变形规律。采用控制变量建立90组三维地表最大沉降参数影响分析模型数据库,逐一分析各隧道几何参数、工程地质参数以及盾构施工参数对于地层变形的影响并进行了拟合分析评价。（3）应用神经网络、主成分分析、遗传算法以及时间序列的智能分析法分别建立地表最大沉降多参数预测模型以及地层地表沉降和水平位移历时发展预测模型。应用传统BP神经网络并联合主成分分析（PCA）与遗传算法（GA）两种优化方法建立地表最大沉降传统BP、PCA-BP、GA-BP以及PAC-GA-BP四种多参数预测模型,实现对地表最大沉降的预测并综合比较各模型预测效果;应用传统ARMA时间序列模型和非线性自回归神经网络（NARNN与NARXNN模型）模型实现对测点的地表沉降与水平位移历时发展规律预测,并综合评价三种预测模型预测效果。（4）基于遗传算法极值寻优功能建立不同地层条件各盾构标准段盾构施工参数极值寻优模型,获取盾构施工参数控制值,并提出盾构施工地层变形主要控制措施。应用遗传算法极值寻优功能获取了不同地层条件下盾构施工参数的控制值,并与实际统计的各标准区段盾构施工参数均值对比分析,说明所获取控制值的合理性,并联合盾构参数理论计算值和相应的安全系数设定可确定盾构施工参数安全建议取值区间,对于实际工程具有重要指导意义。同时总结盾构施工地层发生变形的主要影响因素,提出通过在盾构施工参数控制、主动辅助工法控制以及信息化管理控制三个方面采取相应的措施,可实现盾构施工中对于地层响应的有效控制。
戴妙林,屈佳乐,刘晓青,李强伟,马永志[5]（2018）在《基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究》文中研究表明针对岩质边坡稳定性预测及加固效应具有的非线性和非明确性等特征,为了准确的预测稳定安全系数和加固效应,采用在实际工程中较为常见的二折线滑动面边坡概化模型,以边坡潜在滑块高度、上下滑动面倾角、坡面倾角、滑块面积,以及上下滑动面的黏聚力和摩擦系数作为影响因素,进行基于强度折减法的数值计算获得安全系数,得到足够数量的样本。然后利用遗传算法GA优化BP神经网络的权值和阈值,建立边坡稳定性的安全系数GA-BP预测模型,将其预测结果与标准BP神经网络进行对比分析。在此基础上,建立混凝土置换加固和锚索加固的方案优化方法。最后,将该方法应用于白鹤滩水电站泄洪洞出口边坡典型剖面在天然和开挖状态下的安全系数预测,并分别对混凝土置换加固和锚索加固进行了方案优化。结果表明:GA-BP神经网络模型精度更高,收敛速度更快,比使用标准BP网络模型的效果更优。研究成果对边坡稳定性评价和加固方案优化具有参考意义。
魏畅毅[6]（2017）在《基于主成分分析的遗传神经网络边坡稳定性研究》文中指出当前国内经济持续稳定的高速发展,各种类型的工程如铁路隧道,高速公路以及大型水利水电工程也陆续在各地开工兴建,而在这些建设中的边坡工程的安全性问题显得尤为重要。如何确保边坡的安全及稳定是工程技术人员及相关研究者所要着重考虑的问题。在当前各类边坡稳定性分析的方法中,人工智能方法是一种有效而且准确的途径。针对该研究方向,本文对基于神经网络及遗传算法的边坡稳定性分析进行了探讨和研究。主成分分析（PCA）主要是通过线性变换,将数据空间的多个指标维度降至少数主成分,由这些主成分来表现数据的信息,达到去除数据间的相关性及冗余信息、减少遗传神经网络的输入量即降维的目的。这可在一定程度上降低问题的复杂度,同时提高了GABP神经网络的预测精度。遗传神经网络（GABP）是通过遗传算法对传统的BP神经网络的优化,既能参考神经网络的自组织及自适应的功能来处理各类非线性信息的复杂系统,同时凭借遗传算法的全局搜索的性能有效弥补了BP神经网络训练速度较慢、对初始值敏感及易于陷入局部最小值的缺陷。本文首先介绍了边坡稳定性问题的研究方法、现状、存在的问题及研究路线。之后阐述了神经网络及遗传算法的基本概念、原理,并介绍了主成分分析（PCA）的基本原理和特点,并对训练样本作PCA降维处理,由6个输入向量减至2个。之后结合遗传算法对BP神经网络做优化处理,构造遗传神经网络（GABP）,并将经主成分分析处理后的数据导入其中训练,结合测试样本中的数据验证模型对边坡安全系数预测的准确性。再结合未经主成分分析的遗传神经网络、径向基神经网络预测的边坡安全系数,先从误差的角度对三者做对比分析;再引入AIC信息准则法,对三者算法的预测模型比较分析,结果表明:采用PCA-GABP神经网络的模型性能更优,其预测结果较径向基（RBF）神经网络、遗传神经网络（GABP）具有更高的预测精度。最后针对北京市石景山区石门路某段的边坡工程,结合实际的工程概况,提取出模型所需的数据并导入模型分析,再结合FLAC3D数值模拟的方法做对比分析,结果显示模型所得的预测结果较为准确,在工程实际中的应用具有可行性。
董建华[7]（2016）在《基于改进粒子群优化算法的边坡稳定性分析》文中研究说明滑坡是一种不仅给人类带来威胁,而且还对环境、资源等具有破坏性的重要地质灾种。因此,如何经济、安全可靠地设计合理的边坡工程或分析评价边坡的稳定性,其重大意义越发显得突出。BP神经网络有非线性好、自学习能力、泛化能力强等优点,因此其能够很好描述边坡稳定性与其影响因素之间复杂性的非线性关系,但是神经网络具有容易陷入局部最优,收敛速度慢等缺陷,为改善BP网络的性能,将神经网络与粒子群算法相结合,粒子群算法有全局优化能力强,寻优速度快等特性,由于其收敛过快,在后期粒子会失去多样性,针对粒子群这样的缺点,提出了双阶段相互交流的粒子群算法,该算法将粒子群算法的寻优过程分成两个阶段,第一个阶段是标准粒子群算法阶段,是为了保证粒子群的收敛,第二阶段是粒子之间相互交流的阶段,这个阶段增加粒子的多样性,增强跳出局部最优的能力。采用改进后的粒子群算法去优化BP神经网络,使BP网络的优势得到充分发挥,并利用改进粒子群优化的BP神经网络建立了边坡稳定性的智能评估模型。论文介绍了边坡稳定性研究背景以及其评价方法的国内外发展现状,并对滑坡的形成条件和作用因素进行了简介;介绍了BP神经网络组成、网络的结构、网络的学习过程、以及其缺陷,为弥补其缺陷,引入粒子群算法对其进行优化,介绍了粒子群算法的思想、基本原理、寻优流程以及该法的缺陷,采用了双阶段相互交流的模式对粒子群算法改进,改善该算法的性能,利用改进后的粒子群算法对BP网络进行优化,使BP网络更好的发挥其优势;介绍了夏比公路K85段边坡的主要影响因素并使用改进粒子群算法优化的神经网络模型和BP神经网络模型对其稳定性进行预测,结果证明改进粒子群优化的BP神经网络模型比BP神经网络模型有更好的适用性,是边坡评价的一种新方法。
李朋丽[8]（2015）在《基于智能算法的陕西省公路边坡稳定性评价》文中提出随着公路交通的快速发展,大量公路边坡问题不断出现,影响了当地的经济发展,研究边坡的稳定性对灾害的防治至关重要。由于边坡工程是复杂的系统工程,其中稳定性分析问题难以运用单一科学的理论与方法来有效解决,这已成为边坡工程研究者的共识。公路边坡地质灾害与众多影响因素有密切关系,且大部分情况下这种关系的高度非线性,使得传统稳定性分析方法存在一定的局限性。伴随科技的发展,人工智能成为探索公路边坡稳定程度的一种全新方法。根据目前信息化采集系统的情况,本文提出支持向量机方法应用于边坡稳定性分析中,以陕西省公路边坡地质灾害为分析对象,应用地理信息系统空间分析技术和支持向量机（SVM）方法,通过优选参数与建立稳定性分析模型,为分析边坡灾害探索一种新的方法。通过对陕西省的地形地貌、地质构造、岩土类型及其他因素进行调查分析,结合《陕西省日常养护管理系统》中的调查数据,阐述了导致陕西公路边坡灾害的最重要因素,确定其分析指标体系。结合陕西省区域环境特征,基于地理信息系统（Geographic Information System GIS）的区域评价指标叠加法,创建了以地震、降雨、地表切割深度、岩土类型为主要影响因素的公路边坡灾害分区评价模型,完成了各单因子图,并结合边坡灾害影响因素的关联度量化分析方法确定权重,获得陕西省公路边坡分区图,为分别确定各分区的稳定性智能分析模型奠定基础。依据分区的结果,分别对陕北、关中、陕南各自地域范围内的小样本数据,采用支持向量机建立灾害稳定性分析模型。运用研究区域的调查数据,将坡型、边坡坡度、最大坡高、风化程度、植被覆盖、边坡岩土体硬度,作为分析模型的输入向量,将公路边坡稳定情况作为输出向量。选择运用最广泛的径向基函数为核函数,并且选择了粒子群算法、遗传算法、网格搜索法三种参数优选的方法,通过不断寻优确定最佳惩罚因子C和核参数g,进行模型优化处理,最终得到高精度的智能模型。结果表明,网格法耗费时间比较少,精确度较差;而粒子群算法和遗传算法运算过程耗费时间较长,精确度较高。论文将分析模型结果,进行对比分析和取舍,最终使模型的精度达到95.8%,可靠性较高,可用于陕西省公路边坡稳定性分析。通过参数优选获得优良的SVM分析模型,稳定性和泛化性能均优良,经实测数据验证其精度较高,验证了基于智能算法—支持向量机公路边坡稳定性分析模型可以解决公路边坡系统的非线性特点,存在相对的优势与工程实际使用意义。基于MATLAB8.0平台,结合Microsoft Visual C++编辑器,采用libsvm工具箱进行扩展编程,开发了人工智能分析系统,对公路边坡稳定性进行智能化分析提供方便的操作平台。在倡导应用大数据进行公路评价的基础上,基于智能算法的公路边坡稳定性分析方法,可以科学地分析各种不同情况公路边坡的稳定性,给公路交通灾害的防治带来了参考作用和指导意义。
周选林[9]（2014）在《复杂边坡稳定性评估的人工智能分析方法研究》文中研究说明每年在公路、铁路等工程建设中将开挖大量的边坡，边坡的稳定是工程建设能否顺利按期完成的重要影响因素。在自然条件下的边坡的稳定性是由它的地质条件和力学性质来决定的；经过人为作用后而形成的边坡一般被叫做人工边坡，这种边坡稳定与否主要受到土性质和地下水的存在情况等条件控制。由此可知边坡稳定性的影响因素较多，且其中一些因素难以用准确的数字来表达因而具有模糊性。而对于边坡的治理要求施工过程安全、工程经济、美观。目前，学者提出了很多的边坡治理方案，很多治理方案在实际工程中得到应用，也取得了显着的效果，但其中不乏一些失败的案例。许多学者在边坡稳定性评价问题上做了大量的研究，提出了很多评价方法，这些方法大多自身具有一定的局限性，有些不能准确描述边坡的模糊性，有些在计算中存在不足。总之，准确评价边坡的稳定性是边坡治理方案决策的前提，而治理方案的决策是关系到边坡治理成功与否的关键因素。因此本文对上述两个方面的问题进行研究，主要做了以下工作：①简明扼要的阐述了边坡稳定性和边坡治理方案决策的国内外研究现状，分析了已有方法中存在的不足。②介绍边坡工程中的理论，影响边坡稳定性的因素,系统研究了一些边坡稳定性的评价方法。③阐述了边坡工程地质模型构架、边坡安全稳定的数学力学模型和边坡演化的分岔模型。④边坡稳定性的人工智能算法研究，给出一种基于遗传算法的FCM聚类分析在边坡稳定性评价中的应用，该方法具有明显的优点。结合开发的系统进行实例分析。⑤引入软集合理论和模糊软集合理论，结合这两种理论给出一种边坡治理方案决策的方法。最后结合工程实例运用这种决策方法进行分析。
肖治宇[10]（2012）在《不同水作用形式下残坡积土工程特性及其边坡可靠性分析》文中研究表明中西部崇山峻岭密布、地形地质条件复杂,分布有大面积的残积和坡积物覆盖层,修建高等级公路必将形成大量高陡残坡积土边坡,而水是影响此类边坡稳定的重要因素,因此,通过试验研究在水的不同作用形式下残坡积土的工程特性,并结合试验结果对此类边坡的稳定性进行分析研究,以及对此类边坡常用的支挡结构—锚拉抗滑桩的体系可靠度进行研究有着重要的理论与工程实际意义。本文结合国家自然科学基金（50878082）、交通部西部项目（200631880237）和湖南省自然科学基金重点项目（09JJ3104）,在残坡积土的工程特性试验研究的基础上,对残坡积土边坡稳定性进行理论分析,并以体系可靠度理论为基础对锚拉抗滑桩设计体系进行了全局优化,主要研究工作和成果如下：（1）分别对残坡积土在不同含水量、不同干湿循环和不同浸泡水时间条件下的工程特性进行了室内试验研究,得到了残坡积士的强度参数随含水量、干湿循环次数、浸泡时间的变化规律,分别建立了残坡积土强度参数随土样含水量、干湿循环次数和浸泡水时间变化的关系式,提出了基于残坡积土随含水量变化的改进BP神经网络预测模型。（2）针对残坡积土边坡稳定性的影响因子之间复杂的非线性关系,利用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）动态非线性分析能力,提出了基于ANFIS的残坡积土边坡稳定性评价方法,并与最常用的BP神经网络模型进行对比发现该模型准确性优于BP神经网络模型。最后通过工程实例检验所建立的ANFIS模型对浅变质岩残坡积土坡稳定性安全进行预报的能力,结果发现本章建立的ANFIS模型对浅变质岩残坡积土坡稳定性有较好的预报功能。（3）基于从严格的二维Morgenstern-Price法拓展得来的三维Morgenstern-Price法,分别提出了基于响应面法、支持向量机法三维边坡可靠性分析方法,并首次提出用ANFIS法来研究三维边坡可靠性问题。结合残坡积土在水作用下的工程性质试验数据,分析了三维边坡在水的不同作用形式下的可靠度变化状况。（4）通过试验研究残坡积土的长期强度特性,研究了在不同含水量、不同时间下残坡积土的抗剪强度参数的变化规律,建立了残坡积土的强度指标与时间之间的关系；基于实验数据,利用改进的Bishop法对残坡积土坡的安全系数进行计算,并利用自适应模糊推理系统对残坡积土边坡的可靠性进行了分析。（5）针对滑坡三维特征,提出了基于滑块面积加权平均的滑坡滑动面抗剪强度指标准三维反分析方法。该法基于国内常用的剩余推力法,以每个二维剖面的面积以及相应剖面最后条块的剩余推力为参数,可以从滑体整体角度来反分析滑动面抗剪强度指标c、φ值。（6）把锚拉抗滑桩考虑成为串联体系,考虑锚杆的拉断破坏、拔出破坏、抗滑桩桩身锚固段剪切破坏和受荷段的剪切破坏共四种失效模式,将岩土体的粘聚力c、内摩擦角φ和混凝土轴心抗压强度作为随机变量,提出了锚拉抗滑桩体系可靠度的计算方法,并利用Matlab编制了锚拉抗滑桩体系优化设计计算程序,并以浅变质岩残坡积土坡-贵阳水东路K6+525-K6+610段边坡为依托,对其锚拉抗滑桩治理方案进行优化。
二、基于遗传神经网络的边坡稳定性智能分析方法（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、基于遗传神经网络的边坡稳定性智能分析方法（论文提纲范文）
（1）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 |
（2）露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策（论文提纲范文）
| 1 露天矿安全智能评价的内容框架及发展现状 |
| 1.1 露天矿边坡安全智能评价研究内容框架 |
| 1.2 露天矿边坡稳定智能监测方法和设备发展现状 |
| 1.3 露天矿边坡滑坡智能分析预测方法研究现状 |
| 1.4 露天矿边坡安全防控智能决策方法研究现状 |
| 2 露天矿边坡智能评价研究存在的问题及发展趋势 |
| 2.1 露天矿边坡智能评价研究存在的问题 |
| 2.2 露天矿边坡稳定性智能评价研究趋势 |
| 3 露天矿边坡智能评价研究思路和实施方案 |
| 3.1 露天矿边坡智能评价研究思路 |
| 3.2 露天矿边坡智能评价研究实施方案 |
| 4 露天矿边坡智能评价实例分析 |
| 4.1 大孤山露天矿边坡工程地质分析及边坡监测 |
| 4.2 大孤山露天矿西北帮边坡稳定性分析 |
| 4.3 大孤山露天矿西北帮边坡滑坡预警云平台 |
| 5 结 论 |
（3）基于信息技术的深凹露天矿高陡边坡稳定性综合分析研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 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 边坡变形破坏机理研究 |
| 1.2.2 基于数值模型的高陡边坡稳定性分析 |
| 1.2.3 数据驱动的边坡稳定性智能分析 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 工程地质概况与边坡稳定性分析 |
| 2.1 工程地质分析 |
| 2.2 地应力场分布规律 |
| 2.3 高陡边坡失稳相似物理模拟实验 |
| 2.3.1 相似模型 |
| 2.3.2 边坡破坏特征 |
| 2.4 爆破荷载作用下边坡稳定性分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于物联网的边坡结构实时监测技术 |
| 3.1 基于物联网的边坡岩层实时监测体系架构 |
| 3.2 边坡监测物联网自组织网络架构设计 |
| 3.2.1 物联网自组织网络的拓扑结构分析 |
| 3.2.2 分层加扁平化的网络通信架构 |
| 3.2.3 数据采集及传输协议设计 |
| 3.3 量测节点智能化技术 |
| 3.4 边坡监测数据分析 |
| 3.4.1 边坡位移监测 |
| 3.4.2 边坡深部位移监测 |
| 3.4.3 边坡应力监测 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于机器学习的边坡稳定性预测方法研究 |
| 4.1 机器学习和超参数整定 |
| 4.1.1 机器学习算法 |
| 4.1.2 超参数整定算法 |
| 4.2 基于机器学习的边坡稳定性分析方法 |
| 4.2.1 边坡稳定性分析机器学习数据集 |
| 4.2.2 机器学习有效性评估 |
| 4.2.3 K-折交叉验证 |
| 4.2.4 超参数整定 |
| 4.3 基于机器学习的边坡稳定性分析综合比较 |
| 4.3.1 超参数整定比较 |
| 4.3.2 机器学习预测性能比较 |
| 4.3.3 基于机器学习的边坡位移预测 |
| 4.4 本章小节 |
| 5 混合虚拟模型的数据驱动边坡稳定性分析方法研究 |
| 5.1 虚拟模型与人工智能混合分析方法及技术架构 |
| 5.2 物联网监测数据处理 |
| 5.3 基于仿真模型的机器机器学习 |
| 5.3.1 利用虚拟模型生成训练数据集 |
| 5.3.2 单分类支持向量机方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 边坡稳定性综合分析及数据集成平台研究 |
| 6.1 多源异构数据集成方法 |
| 6.1.1 数据处理流程 |
| 6.1.2 数据预处理 |
| 6.2 边坡稳定性数据分析平台 |
| 6.2.1 数据分析平台架构 |
| 6.2.2 数据分析实验平台硬件设计 |
| 6.2.3 边坡稳定性分析平台软件设计 |
| 6.3 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 主要创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 作者简历及在学研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（4）城市密集区大直径盾构隧道施工地层响应分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 国内外盾构隧道施工技术及施工引起地层响应研究现状 |
| 1.1.1 国内外盾构隧道施工技术发展现状 |
| 1.1.2 国内外隧道施工引起地层响应研究现状 |
| 1.2 盾构施工引起地层响应的原因、特征及主要研究方法 |
| 1.2.1 盾构施工引起地层响应的原因和特征 |
| 1.2.2 盾构施工引起地层响应的变形发展规律 |
| 1.2.3 盾构施工引起地层响应的主要研究和预测方法 |
| 1.3 论文的主要研究内容、研究意义和创新点 |
| 1.3.1 论文的主要研究内容 |
| 1.3.2 论文的研究意义 |
| 1.3.3 论文的主要创新点 |
| 1.3.4 论文的技术路线图 |
| 2 清华园盾构隧道工程概况及现场试验监测方案 |
| 2.1 清华园盾构隧道工程概况 |
| 2.1.1 清华园盾构隧道工程简介 |
| 2.1.2 清华园盾构隧道工程地质特征 |
| 2.1.3 清华园盾构隧道水文地质特征 |
| 2.2 清华园盾构隧道现场试验监测方案 |
| 2.2.1 监测目的 |
| 2.2.2 监测范围及主要监测项目 |
| 2.2.3 监测测点布置图 |
| 3 基于数理统计的地层响应发展规律分析 |
| 3.1 盾构施工典型地层扰动规律分析 |
| 3.1.1 地层变形实测数据统计分析 |
| 3.1.2 地层变形实测数据经验公式拟合与增量分析 |
| 3.2 盾构掘进关键参数统计及相关性分析 |
| 3.2.1 盾构掘进参数统计分析 |
| 3.2.2 盾构掘进参数相关性分析 |
| 3.2.3 盾构掘进关键参数建议值 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于数值模拟的地层响应影响因素分析 |
| 4.1 数值模拟理论基础 |
| 4.1.1 数值模拟在地下工程分析中的应用 |
| 4.1.2 FLAC~(3d)数值软件概述 |
| 4.2 数值模型的建立及相应分析 |
| 4.2.1 二维数值模型的建立及模型参数分析 |
| 4.2.2 三维地层变形数值模型的建立 |
| 4.2.3 三种地层条件的数值模型计算对比分析 |
| 4.3 基于三维模型的几何、地质、盾构参数影响分析 |
| 4.3.1 隧道几何参数对地层变形影响分析 |
| 4.3.2 工程地质参数对地层变形影响分析 |
| 4.3.3 盾构施工参数对地层变形影响分析 |
| 4.3.4 三类影响参数的综合评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于人工神经网络的地层响应智能预测分析 |
| 5.1 人工神经网络理论基础 |
| 5.1.1 人工神经网络应用简介 |
| 5.1.2 人工神经网络在地下工程分析中的应用 |
| 5.2 基于BP与优化BP神经网络的地表最大沉降智能预测分析 |
| 5.2.1 BP神经网络简介 |
| 5.2.2 网络参数主成分分析优化 |
| 5.2.3 遗传算法(GA)优化BP神经网络的实现 |
| 5.2.4 基于BP与优化BP神经网络的地表最大沉降预测 |
| 5.2.5 一种自定义神经网络模型的提出与应用 |
| 5.3 基于动态神经网络时间序列的地层变形历时规律预测分析 |
| 5.3.1 基于时间序列的非线性自回归神经网络 |
| 5.3.2 网络模型的建立与施工影响因子的引入 |
| 5.3.3 模型对地表沉降的预测结果分析 |
| 5.3.4 模型对水平位移的预测结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 盾构施工地层响应控制分析 |
| 6.1 盾构施工地层响应主要控制因素 |
| 6.2 基于遗传算法的盾构施工参数极值寻优 |
| 6.2.1 遗传算法极值寻优参数设置 |
| 6.2.2 遗传算法极值寻优建模计算流程 |
| 6.2.3 遗传算法极值寻优建模计算结果 |
| 6.3 盾构施工地层响应主要控制措施 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 标准BP神经网络和遗传算法GA |
| 1.1 标准BP神经网络 |
| 1.2 遗传算法GA |
| 2 GA-BP混合算法 |
| 2.1 算法原理及流程 |
| 2.2 算法实现的步骤 |
| 2.2.1 初始化种群 |
| 2.2.2 目标函数和适应度函数的选取 |
| 2.2.3 选择操作 |
| 2.2.4 交叉操作 |
| 2.2.5 变异操作 |
| 3 岩质边坡稳定性预测模型构建 |
| 3.1 边坡概化模型和样本设计 |
| 3.2 主参数的选择和网络优化训练 |
| 3.3 网络预测结果分析 |
| 4 GA-BP模型在边坡加固方案优化中的应用 |
| 4.1 置换加固方案优化 |
| 4.2 锚索加固方案优化预测 |
| 5 工程应用 |
| 5.1 天然状态和开挖后安全系数预测 |
| 5.2 混凝土置换加固方案优化 |
| 5.3 锚索加固方案优化 |
| 6 结论 |
（6）基于主成分分析的遗传神经网络边坡稳定性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 边坡稳定性的研究现状 |
| 1.2.1 边坡的破坏变形 |
| 1.2.1.1 边坡的变形类型 |
| 1.2.1.2 边坡破坏的基本类型 |
| 1.2.1.3 边坡变形破坏的地质力学模式 |
| 1.2.1.4 边坡稳定性的主要影响因素 |
| 1.2.2 边坡稳定性的分析方法 |
| 1.2.2.1 极限平衡分析方法 |
| 1.2.2.2 数值分析方法 |
| 1.2.2.3 人工智能方法 |
| 1.3 边坡稳定性分析方法的局限性及发展趋势 |
| 1.3.1 边坡稳定性评价方法的局限性 |
| 1.3.2 边坡稳定性研究的发展趋势 |
| 1.4 主要研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第2章 人工神经网络及遗传算法 |
| 2.0 人工神经网络概述 |
| 2.0.1 人工神经元 |
| 2.0.2 神经网络学习方式 |
| 2.0.3 神经网络连接模式 |
| 2.1 BP神经网络 |
| 2.1.1 BP神经网络结构 |
| 2.1.2 BP神经网络算法 |
| 2.1.3 BP神经网络的不足及改进 |
| 2.2 遗传算法 |
| 2.2.1 遗传算法概述 |
| 2.2.2 遗传算法的基本原理 |
| 2.2.3 遗传算法的基本步骤 |
| 2.2.3.1 基本步骤 |
| 2.2.3.2 遗传算法编码 |
| 2.2.3.3 遗传算法适应度函数 |
| 2.2.3.4 选择策略 |
| 2.2.3.5 遗传算法交叉及变异 |
| 2.2.4 结合遗传算法优化神经网络 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 边坡样本的标准化处理及主成分分析 |
| 3.1 归一化 |
| 3.2 主成分分析（PCA） |
| 3.2.1 PCA的基本思想 |
| 3.2.2 PCA的数学原理 |
| 3.3 影响边坡稳定性因素间的相关性分析 |
| 3.4 基于MATLAB的主成分分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 遗传神经网络模型对边坡的预测 |
| 4.1 遗传神经网络的构建 |
| 4.1.1 BP神经网络的设计 |
| 4.2 采用遗传算法优化BP神经网络 |
| 4.3 模型对测试样本的预测 |
| 4.4 同GA-BP算法，RBF神经网络的对比分析 |
| 4.4.1 径向基（RBF）神经网络 |
| 4.4.2 结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 工程实例 |
| 5.1 工程概况 |
| 5.1.1 地理位置 |
| 5.1.2 地形地貌 |
| 5.1.3 地质构造条件 |
| 5.2 石景山区石门路边坡稳定性分析 |
| 5.2.1 选取参数及模型预测 |
| 5.2.2 FLAC3D数值模拟分析 |
| 5.2.3 结果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 硕士研究生就读期间发表的论文 |
（7）基于改进粒子群优化算法的边坡稳定性分析（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.绪论 |
| 1.1 研究的背景 |
| 1.2 边坡稳定性评价方法的国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡稳定性评价方法发展历程 |
| 1.2.2 定性分析方法 |
| 1.2.3 定量分析方法 |
| 1.2.4 物理模型方法 |
| 1.2.5 智能分析法 |
| 1.3 论文结构及技术路线 |
| 2.滑坡的形成条件及其作用因素 |
| 2.1 滑坡的形成条件 |
| 2.1.1 地形条件 |
| 2.1.2 地质条件 |
| 2.2 滑坡的作用因素 |
| 2.2.1 自然因素 |
| 2.2.2 人为因素 |
| 3.神经网络和粒子群算法原理 |
| 3.1 神经网络原理 |
| 3.1.1 人工神经网络 |
| 3.1.2 人工神经元模型 |
| 3.1.3 神经网络模型 |
| 3.1.4 神经网络学习规则 |
| 3.1.5 BP算法 |
| 3.1.6 BP神经网络的学习过程 |
| 3.1.7 BP网络学习算法 |
| 3.1.8 BP神经网络的性能分析 |
| 3.2 粒子群算法原理 |
| 3.2.1 群智能算法简介 |
| 3.2.2 粒子算法 |
| 3.2.3 粒子群算法的基本原理 |
| 3.2.4 标准粒子群算法 |
| 3.2.5 标准粒子群算法流程 |
| 3.2.6 改进粒子群算法 |
| 3.2.7 仿真实验 |
| 3.2.8 结果分析： |
| 3.3 改进粒子群算法优化BP神经网络 |
| 4.边坡稳定性的评价 |
| 4.1 案例分析 |
| 4.2 边坡评价的思路 |
| 4.3 模型的确定 |
| 4.3.1 粒子群优化神经网络模型输入的确定 |
| 4.3.2 神经网络模型层数的确定 |
| 4.3.3 神经网络模型隐含节点的确定 |
| 4.3.4 神经网络激活函数的确定 |
| 4.3.5 神经网络输出变量的确定 |
| 4.3.6 神经网络输出变量的确定 |
| 4.4 边坡稳定性数据的收集与归一化处理 |
| 4.4.1 改进粒子群BP网络样本的选择 |
| 4.4.2 原始数据归一化的源代码如下 |
| 4.5 边坡稳定性预测 |
| 4.6 结果分析 |
| 5.结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于智能算法的陕西省公路边坡稳定性评价（论文提纲范文）
| 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 边坡稳定性国内外研究方法 |
| 1.2.2 支持向量机研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题及解决办法 |
| 1.3 主要研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 陕西省公路边坡灾害发育环境因素 |
| 2.1 地形地貌 |
| 2.2 岩土类型 |
| 2.3 地质构造 |
| 2.4 水文地质 |
| 2.5 植被覆盖 |
| 2.6 地震 |
| 2.7 气象 |
| 2.7.1 气候 |
| 2.7.2 降雨 |
| 2.8 公路边坡稳定性影响因素分析 |
| 2.8.1 地形地貌 |
| 2.8.2 地质条件 |
| 2.8.3 诱发因素 |
| 2.8.4 其他因素 |
| 2.9 公路边坡稳定性影响因素选择及指标体系 |
| 2.9.1 公路边坡稳定性影响因素选择 |
| 2.9.2 公路边坡稳定性影响指标体系 |
| 2.10 本章小结 |
| 第三章 公路边坡稳定性影响因素的因子分析 |
| 3.1 因子分析的基本原理 |
| 3.2 基本步骤 |
| 3.3 因子分析的操作步骤 |
| 3.4 陕西省公路边坡影响因素的因子分析 |
| 3.4.1 因子分析的数据特征 |
| 3.4.2 因子分析的可行性 |
| 3.4.3 公因子的确定 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于GIS的陕西省公路边坡灾害分区 |
| 4.1 边坡变形破坏与内外动力作用的相关分析 |
| 4.1.1 与地壳隆升的关系 |
| 4.1.2 与断裂活动的关系 |
| 4.1.3 与地震的关系 |
| 4.1.4 与降雨的关系 |
| 4.1.5 与河流动力作用的关系 |
| 4.1.6 与风化作用的关系 |
| 4.2 各影响因子对公路边坡稳定性影响分析 |
| 4.2.1 地震因素 |
| 4.2.2 降雨因素 |
| 4.2.3 切割深度因素 |
| 4.2.4 岩土类型因素 |
| 4.2.5 边坡高度因素 |
| 4.3 公路边坡灾害分区模型 |
| 4.4 边坡灾害的影响因子的关联度量化分析 |
| 4.4.1 计算模型 |
| 4.4.2 关联度量化分析与权重确定 |
| 4.5 陕西省公路边坡灾害分区图 |
| 4.5.1 边坡灾害分区图 |
| 4.5.2 强度分区说明 |
| 4.5.3 分区内的路段名称 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于支持向量机的边坡稳定性评价模型设计与实现 |
| 5.1 理论基础 |
| 5.1.1 机器学习的表示 |
| 5.1.2 经验风险最小化原则 |
| 5.1.3 统计学习理论 |
| 5.2 支持向量机基本原理 |
| 5.2.1 线性可分问题 |
| 5.2.2 近似线性可分问题 |
| 5.2.3 线性不可分与非线性可分问题 |
| 5.2.4 支持向量机回归 |
| 5.3 SVM核函数与核参数 |
| 5.4 支持向量机模型 |
| 5.5 样本的选取 |
| 5.5.1 数据来源 |
| 5.5.2 数据预处理 |
| 5.6 SVM优化核参数方法 |
| 5.6.1 粒子群优化算法 |
| 5.6.2 遗传算法 |
| 5.7 MATLAB实现 |
| 5.7.1 选定训练集和测试集 |
| 5.7.2 数据预处理 |
| 5.7.3 参数选择 |
| 5.7.4 训练与测试 |
| 5.8 应用实例 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 基于MATLAB智能边坡稳定性评价可视化 |
| 6.1 界面设计 |
| 6.2 功能设计 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论与建议 |
| 1.结论 |
| 2.展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（9）复杂边坡稳定性评估的人工智能分析方法研究（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国内外研究现状 |
| 1.2.2 边坡治理决策方法国内外研究现状 |
| 1.3 论文的研究内容 |
| 第二章 边坡工程理论与稳定性分析方法 |
| 2.1 边坡工程理论 |
| 2.1.1 边坡工程中的岩体结构控制理论 |
| 2.1.2 边坡工程中的分形理论 |
| 2.1.3 边坡工程中的 3S 理论 |
| 2.1.4 边坡工程中的可靠性分析理论 |
| 2.2 边坡稳定性影响因素 |
| 2.2.1 结构面在边坡破坏中的作用 |
| 2.2.2 边坡外形改变对边坡稳定性的影响 |
| 2.2.3 岩土体力学性质的改变对边坡稳定性的影响 |
| 2.2.4 各种外力直接作用对边坡稳定性的影响 |
| 2.3 边坡稳定性分析方法 |
| 2.3.1 瑞典圆弧法 |
| 2.3.2 毕肖普条分法 |
| 2.3.3 边坡稳定性评价的人工神经网络 BP 模型 |
| 2.3.4 边坡稳定性分析的有限单元法（FEM） |
| 2.3.5 边坡稳定性分析的快速拉格朗日法（FLAC 法） |
| 2.3.6 边坡稳定性评价的模糊分析法 |
| 2.3.7 工程地质类比法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 边坡工程模型 |
| 3.1 边坡工程地质模型构架 |
| 3.2 边坡安全稳定的数学力学模型 |
| 3.3 边坡演化的分岔模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 边坡稳定性评价智能方法 |
| 4.1 遗传算法 |
| 4.1.1 遗传算法常用术语 |
| 4.1.2 遗传算法的基本流程 |
| 4.1.3 遗传编码 |
| 4.1.4 适应函数 |
| 4.1.5 遗传算子 |
| 4.1.6 群体设定 |
| 4.1.7 初始化群体 |
| 4.1.8 终止循环条件 |
| 4.1.9 控制参数和选择 |
| 4.2 模糊集合理论 |
| 4.2.1 模糊子集的定义及其表示 |
| 4.2.2 模糊子集的运算 |
| 4.2.3 分解定理 |
| 4.2.4 扩张原理 |
| 4.2.5 模糊矩阵 |
| 4.2.6 模糊关系 |
| 4.3 聚类分析 |
| 4.3.1 FCM 聚类分析 |
| 4.3.2 基于遗传算法的 FCM 聚类 |
| 4.3.3 分类清晰化 |
| 4.4 模式识别 |
| 4.5 稳定性的 BP 算法及智能分析系统 |
| 4.5.1 边坡稳定性的 BP 算法 |
| 4.5.2 边坡稳定性智能分析模型介绍 |
| 4.5.3 边坡稳定性智能分析系统 |
| 4.5.4 系统操作说明及应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 边坡治理决策 |
| 5.1 软集理论 |
| 5.1.1 软集合的基本概念 |
| 5.1.2 模糊软集合的基本概念 |
| 5.2 基于模糊软集合的边坡治理方案决策方法 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 决策过程 |
| 5.3 工程应用 |
| 5.3.1 工程项目概况 |
| 5.3.2 实例分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 在学期间发表的论着及取得的科研成果 |
（10）不同水作用形式下残坡积土工程特性及其边坡可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的、背景和意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 水不同作用形式下残坡积土工程特性研究现状 |
| 1.2.2 边坡稳定性评价研究现状 |
| 1.2.3 三维边坡可靠性分析研究现状 |
| 1.2.4 滑坡滑面抗剪强度指标反分析法研究现状 |
| 1.2.5 锚拉抗滑桩全局优化设计研究 |
| 1.3 本文研究的内容及方法 |
| 第2章 水不同作用形式下残坡积土的工程特性 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 不同含水量下残坡积土的工程特性 |
| 2.2.1 残坡积土强度随含水量的变化试验研究 |
| 2.2.2 非饱和残坡积土强度随含水量变化的BP神经网络预测研究 |
| 2.3 不同干湿循环次数下残坡积土的工程特性 |
| 2.3.1 试验设备、材料及试验方法 |
| 2.3.2 试验结果及其分析 |
| 2.4 不同浸泡时间下残坡积土的工程特性 |
| 2.4.1 试验设备、材料及试验方法 |
| 2.4.2 试验结果及其分析 |
| 2.5 残坡积土长期抗剪强度实验 |
| 2.5.1 试验仪器及思路 |
| 2.5.2 长期抗剪强度试验流程 |
| 2.5.3 试验数据整理分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于自适应神经-模糊推理系统残坡积土边坡稳定性评价方法研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.2 自适应神经模糊推理系统基本原理 |
| 3.2.1 模糊集合 |
| 3.2.2 模糊推理系统 |
| 3.2.3 自适应神经模糊推理系统 |
| 3.3 基于ANFIS的浅变质岩残坡积土边坡稳定性评价模型 |
| 3.3.1 模型样本数据采集 |
| 3.3.2 模型结构及其训练 |
| 3.3.3 模型的评价 |
| 3.3.4 影响模型精度的因素分析 |
| 3.3.5 ANFIS模型的工程应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 三维残坡积土边坡可靠性分析 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 三维Morgenstern-Price法简介 |
| 4.2.1 三维Morgenstern-Price法公式推导 |
| 4.2.2 三维Morgenstern-Price法的实现 |
| 4.3 基于响应面法三维残坡积土坡可靠度计算 |
| 4.3.1 响应面法基本原理 |
| 4.3.2 建模方案 |
| 4.3.3 实例分析 |
| 4.4 基于支持向量机法三维残坡积土坡时变可靠度计算 |
| 4.4.1 支持向量机简介 |
| 4.4.2 广义最优的分类面 |
| 4.4.3 支持向量机 |
| 4.4.4 核函数 |
| 4.4.5 支持向量机函数拟合 |
| 4.4.6 样本点确定方法及可靠度求解细则 |
| 4.4.7 三维边坡可靠度求解步骤 |
| 4.4.8 实例分析 |
| 4.4.9 三维边坡时变可靠度分析 |
| 4.4.10 讨论 |
| 4.5 基于ANFIS残坡积土坡可靠度分析 |
| 4.5.1 ANFIS法求解可靠度的研究背景 |
| 4.5.2 三维残坡积土坡滑裂面形状 |
| 4.5.3 ANFIS模型建模方案及其结果分析 |
| 4.5.4 三维残坡积土坡可靠度求解步骤 |
| 4.5.5 算例分析 |
| 4.5.6 讨论 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 考虑长期抗剪强度特性残坡积土边坡可靠性研究 |
| 5.1 概述 |
| 5.2 基于改进Bishop法残坡积土边坡长期稳定性分析 |
| 5.2.1 概述 |
| 5.2.2 考虑含水量与时间因素的简化Bishop法 |
| 5.2.3 残坡积土边坡长期稳定性分析 |
| 5.3 残坡积土长期抗剪强度试验ANFIS模型 |
| 5.3.1 模型样本数据采集 |
| 5.3.2 模型结构及其训练 |
| 5.3.3 模型的评价 |
| 5.4 考虑残坡积土长期抗剪因素的边坡可靠度计算 |
| 5.4.1 基于ANFIS模型的随机抽样法流程图 |
| 5.4.2 计算结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于系统可靠度理论的锚拉抗滑桩全局优化设计研究 |
| 6.1 概述 |
| 6.2 基于滑块面积加权平均滑坡滑面抗剪强度指标准三维反分析法 |
| 6.2.1 概述 |
| 6.2.2 准三维反分析方法介绍 |
| 6.2.3 工程实例分析 |
| 6.3 锚拉抗滑桩支护结构设计计算方法简介 |
| 6.3.1 锚拉抗滑桩支护结构设计计算方法研究现状 |
| 6.3.2 锚拉抗滑桩系统的设计计算 |
| 6.4 锚拉抗滑桩的系统可靠性分析 |
| 6.4.1 随机变量的选取 |
| 6.4.2 抗滑桩的可靠性分析 |
| 6.4.3 锚杆的可靠性分析 |
| 6.4.4 锚拉抗滑桩系统可靠性分析 |
| 6.5 锚拉抗滑桩系统的全局优化设计研究 |
| 6.5.1 概述 |
| 6.5.2 锚拉抗滑桩系统优化的设计变量 |
| 6.5.3 锚拉抗滑桩系统优化的设计目标函数 |
| 6.5.4 锚拉抗滑桩系统优化的设计约束条件 |
| 6.5.5 锚拉抗滑桩体系优化设计的数学模型 |
| 6.5.6 锚拉抗滑桩体系优化设计流程 |
| 6.6 实例分析 |
| 6.6.1 工程概况 |
| 6.6.2 滑坡治理工程计算 |
| 6.6.3 工程初步设计 |
| 6.6.4 锚拉抗滑桩优化设计 |
| 6.6.5 工程设计优化前后比较 |
| 6.7 本章小结 |
| 结论及建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A (攻读学位期间论文、科研及获奖情况) |
四、基于遗传神经网络的边坡稳定性智能分析方法（论文参考文献）
- [1]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)
- [2]露天矿边坡稳定性智能评价研究现状、存在问题及对策[J]. 杨天鸿,王赫,董鑫,刘飞跃,张鹏海,邓文学. 煤炭学报, 2020(06)
- [3]基于信息技术的深凹露天矿高陡边坡稳定性综合分析研究[D]. 吕鹏. 北京科技大学, 2019(02)
- [4]城市密集区大直径盾构隧道施工地层响应分析[D]. 刘辉. 北京交通大学, 2019(01)
- [5]基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究[J]. 戴妙林,屈佳乐,刘晓青,李强伟,马永志. 水利水电技术, 2018(05)
- [6]基于主成分分析的遗传神经网络边坡稳定性研究[D]. 魏畅毅. 北京建筑大学, 2017(02)
- [7]基于改进粒子群优化算法的边坡稳定性分析[D]. 董建华. 辽宁科技大学, 2016(12)
- [8]基于智能算法的陕西省公路边坡稳定性评价[D]. 李朋丽. 长安大学, 2015(02)
- [9]复杂边坡稳定性评估的人工智能分析方法研究[D]. 周选林. 重庆交通大学, 2014(02)
- [10]不同水作用形式下残坡积土工程特性及其边坡可靠性分析[D]. 肖治宇. 湖南大学, 2012(05)