本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫岸邊坡多場監(jiān)測信息分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：滑坡是發(fā)生最頻繁、損失最嚴重的地質(zhì)災(zāi)害之一。不論從我國防災(zāi)減災(zāi)、一帶一路建設(shè)的國家需求,還是從滑坡災(zāi)害防治理論與技術(shù)創(chuàng)新考慮,建立邊坡多場監(jiān)測和預(yù)測系統(tǒng),加強邊坡穩(wěn)定性研究,都將具有重要的理論和現(xiàn)實意義。論文首先介紹了邊坡監(jiān)測的現(xiàn)狀和邊坡穩(wěn)定性分析方法,分析了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于邊坡多場分析的可行性,然后圍繞庫岸邊坡多場信息獲取和分析這一中心課題,結(jié)合三峽馬家溝邊坡監(jiān)測,建立了邊坡多場光纖監(jiān)測系統(tǒng),獲取了庫岸邊坡多場信息數(shù)據(jù)；在此基礎(chǔ)上,建立了庫岸邊坡多場信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,采用了關(guān)聯(lián)規(guī)則方法分析了多場之間的關(guān)聯(lián)性；最后,通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練,對影響坡體穩(wěn)定性的因素進行了敏感性分析,并構(gòu)建了邊坡多場間的非線性映射關(guān)系。論文主要取得如下成果：(1)成功地將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論引入邊坡穩(wěn)定性的多場分析中,并論證了該方法應(yīng)用于邊坡穩(wěn)定性分析的可行性和優(yōu)勢,展現(xiàn)了這一方法的應(yīng)用前景。(2)總結(jié)了相關(guān)分布式光纖感測技術(shù)(DFOS)的基本原理,分析了DFOS技術(shù)的優(yōu)越性,在此基礎(chǔ)上,建立了基于DFOS的庫岸邊坡多場監(jiān)測系統(tǒng),提出了邊坡變形場、溫度場、滲流場和應(yīng)力場的監(jiān)測方案。(3)建立了基于Clementine軟件的邊坡多場數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型,介紹了該模型用于邊坡穩(wěn)定性分析的一般步驟,為邊坡穩(wěn)定性分析提供了一種新方法。(4)引入了數(shù)據(jù)挖掘中的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法來分析和處理邊坡多場信息數(shù)據(jù),挖掘出了庫水位高低和漲落影響邊坡變形速率的規(guī)律,確立了邊坡的滲流場、溫度場、應(yīng)力場與變形場之間緊密的關(guān)聯(lián)性。(5)結(jié)合三峽庫區(qū)馬家溝邊坡監(jiān)測項目,建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析模型,對邊坡穩(wěn)定性進行了敏感性分析,定量地計算出了庫水位的影響系數(shù)是0.558,說明馬家溝邊坡變形類型屬于庫水位主導(dǎo)類型；通過對模型的評估,預(yù)測變形量符合目標變形量,據(jù)此建立了邊坡溫度場、滲流場、應(yīng)力場和變形場之間的非線性映射關(guān)系。
【關(guān)鍵詞】：庫岸邊坡 多場 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 分布式光纖監(jiān)測 馬家溝
【學位授予單位】：南京大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：P642.22
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-17
• 1.1 庫岸邊坡監(jiān)測意義9-10
• 1.2 庫岸邊坡多場研究10-11
• 1.3 庫岸邊坡監(jiān)測現(xiàn)狀11-13
• 1.4 庫岸邊坡穩(wěn)定性分析方法13-15
• 1.5 論文的研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)15-17
• 第二章 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論17-25
• 2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論17
• 2.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型17-20
• 2.2.1 神經(jīng)元模型17-18
• 2.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型18-19
• 2.2.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習與訓練19-20
• 2.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)20-25
• 2.3.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理20
• 2.3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與算法20-24
• 2.3.3 BP算法存在的問題24-25
• 第三章 分布式光纖傳感技術(shù)25-32
• 3.1 分布式光纖傳感技術(shù)和原理25-28
• 3.1.1 BOTDR/A技術(shù)和原理25-27
• 3.1.2 ROTDR技術(shù)和原理27
• 3.1.3 FBG技術(shù)和原理27-28
• 3.2 分布式光纖解調(diào)儀28-32
• 第四章 邊坡多場光纖監(jiān)測系統(tǒng)32-39
• 4.1 邊坡多場光纖監(jiān)測系統(tǒng)的建立32-33
• 4.2 邊坡多場光纖監(jiān)測方案設(shè)計33-37
• 4.2.1 變形場監(jiān)測33-34
• 4.2.2 溫度場監(jiān)測34-35
• 4.2.3 滲流場監(jiān)測35-36
• 4.2.4 應(yīng)力場監(jiān)測36-37
• 4.3 多場關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法37-39
• 第五章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫岸邊坡多場信息分析模型39-46
• 5.1 數(shù)據(jù)挖掘標準流程39-40
• 5.2 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的庫岸邊坡多場信息分析模型40-46
• 5.2.1 邊坡穩(wěn)定性影響因素的選取41-42
• 5.2.2 樣本數(shù)據(jù)的標準化42-43
• 5.2.3 庫岸邊坡多場信息的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立43-46
• 第六章 馬家溝邊坡多場監(jiān)測與數(shù)據(jù)分析46-71
• 6.1 概況46-47
• 6.2 監(jiān)測方案與監(jiān)測成果47-59
• 6.2.1 監(jiān)測方案49-53
• 6.2.2 監(jiān)測成果53-59
• 6.3 馬家溝邊坡多場數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析59-63
• 6.4 馬家溝邊坡多場數(shù)據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析63-71
• 6.4.1 邊坡多場數(shù)據(jù)準備和標準化處理63-65
• 6.4.2 邊坡多場數(shù)據(jù)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型建立65-67
• 6.4.3 敏感性分析和模型評估67-71
• 第七章 總結(jié)與展望71-73
• 7.1 全文總結(jié)與創(chuàng)新點71-72
• 7.2 研究展望72-73
• 參考文獻73-78
• 攻讀碩士學位期間的主要科研成果78-79
• 致謝79-80

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