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內容簡介

《滑坡監測分析預報的非綫性理論和方法》緊密圍繞滑坡監測、分析、預報與穩定性評價這一主題，對應用非綫性理論和方法在滑坡變形監測數據分析與預報領域理論和工程實踐方麵進行瞭研究。《滑坡監測分析預報的非綫性理論和方法》共分9章，包括緒論、滑坡監測技術及數據預處理、滑坡監測位移數據時頻分析、滑坡監測灰色係統分析與預測、基於卡爾曼濾波的滑坡位移數據處理、改進神經網絡滑坡位移預測模型、變點分析及其在滑坡位移分析中的應用、基於神經網絡與GIS的滑坡敏感性分析和滑坡災害風險評價。

目錄

前言
1 緒論
1.1 概述
1.2 滑坡監測技術及分析方法
1.3 非綫性分析方法概述
1.4 滑坡預報步驟
1.5 滑坡預報現狀
1.6 滑坡預報原則與前景
2 滑坡監測技術及數據預處理
2.1 概述
2.2 滑坡監測技術
2.3 滑坡監測案例
2.4 位移數據預處理概述
2.5 異常值剔除、濾波及缺失數據的處理
2.6 建模數據的采集
2.7 位移數據預處理
3 滑坡監測位移數據時頻分析
3.1 概述
3.2 時序分析方法
3.3 頻域分析方法
3.4 變形動態響應分析
3.5 時頻分析實例
4 滑坡監測灰色係統分析與預測
4.1 概述
4.2 滑坡係統灰色特性及其分析
4.3 滑坡監測灰色建模方法
4.4 變形影響因子主分量分析與灰色關聯分析
4.5 變形趨勢的預測灰色平麵
4.6 變形監測改進灰色狀態分析模型
4.7 基於非綫性灰色Verhulst模型的滑坡暴發時間預測
4.8 高邊坡深層岩體變形的灰色空間模型預測
5 基於卡爾曼濾波的滑坡位移數據處理
5.1 概述
5.2 離散綫性係統卡爾曼濾波
5.3 卡爾曼濾波模型在滑坡監測數據分析中的應用
5.4 顧及降雨因子的卡爾曼濾波實例
6 改進神經網絡滑坡位移預測模型
6.1 概述
6.2 前饋神經網絡與BP算法
6.3 遺傳算法、模擬退火算法和改進的BP算法
6.4 改進神經網絡預測模型
6.5 非綫性組閤預測
6.6 實例分析
7 變點分析及其在滑坡位移分析中的應用
7.1 概述
7.2 變點分析理論與方法
7.3 基於自適應神經網絡的變點分析
7.4 模擬與實例分析
8 基於神經網絡與GIS的滑坡敏感性分析
8.1 概述
8.2 基於神經網絡與GIS的滑坡敏感性分析的設計思路
8.3 滑坡敏感性的指標體係
8.4 基於GIS的滑坡敏感性分析係統的框架
9 滑坡災害風險評價
9.1 概述
9.2 滑坡災害風險評價體係
9.3 滑坡災害風險評價模型
9.4 基於粒子群神經網絡的滑坡災害風險評價
9.5 滑坡災害信息管理與發布係統研究
參考文獻

前言/序言

滑坡監測分析預報的非綫性理論和方法 下載 mobi epub pdf txt 電子書

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