一、岩质边坡变形的灰色系统理论建模预测（论文文献综述）
赖纬明[1]（2019）在《闽北山区土岩质边坡位移监测与稳定性分析》文中进行了进一步梳理在福建西北方向内陆地区,主要以山地丘陵为主导地形。该地区处于亚热带季风性气候,常年温暖润湿,降水充沛,并有台风、暴雨时常侵扰。但当前对于福建山区高边坡失稳情况的研究不多。高边坡的失稳判断方式根据高边坡岩土体类型的不同会出现很多不同的情况,并没有一个很好的判断依据可供参考。在如今相对完善的规范技术下,依然有高边坡失稳的案例,进行必要的监测,提前发现问题防止造成更为严重的后果和经济损失。而如何解读监测所得到的深部位移曲线特征,则需要进行深入研究。结合边坡岩土类型研究深部位移曲线类型,对不同类型边坡的位移特征曲线和位移值做出大致的分类,并对滑动面位置做出判断。再结合有限元数值分析边坡临界失稳时的位移曲线类型和位移值,并对实测曲线做出位移趋势预测。本文具体内容可以概括如下几点:（1）本文选取福建顺邵高速公路高边坡监测项目,提取其中典型边坡类型,建立不同类型的边坡典型模型。对项目深部位移监测数据进行实地采集并处理成累计位移—深度曲线,对位移曲线特征进行的归纳总结,并选取典型边坡位移曲线例子进行深入分析。（2）研究基于地勘报告数据或实验室试验得到的地质数据,利用Midas软件进行有限元数值模拟分析和计算,对边坡典型模型的应力应变和稳定性系数进行计算分析,对位移曲线类型进行分类研究。结合对比分析实测深部位移曲线特征和结合Midas计算分析结果,对比并总结两类边坡位移曲线特征、位移曲线所体现的滑动面及位移值的安全范围。（3）边坡累计位移—深度特征曲线分析表明,两类边坡上部监测孔位呈“D”型特征曲线,出现明显的潜在滑动面,最大水平位移位于监测孔中上部。边坡下部监测孔位中,土质边坡呈“V”型和“r”型特征曲线,二元土岩质边坡呈“钟摆”型和“r”型特征曲线;该处水平位移往往较小,最大水平位移位于孔口。边坡上部位移监测孔位水平位移发展至2128mm,下部监测孔位水平位移发展至1520mm,边坡发生了较大滑动,需要引起关注加密观测。（4）灰色理论GM（1,1）模型在及时加入新数据更新模型后,其预测曲线拟合度更高,预测更准确。对比显示,两类边坡的灰色模型均具有较高的精度,但土质边坡的预测曲线拟合度相比二元土岩边坡更为准确和适用。
李克钢[2]（2006）在《岩质边坡稳定性分析及变形预测研究》文中认为当前,我国正在实施的西部大开发战略,势必给西部的基础设施建设带来天翻地覆的变化,形成包括铁路、公路、水利水电的建设高潮。在这一过程当中,由于西部特殊的地理地质条件限制,各种工程的建设不可避免的要遇到大量深埋高挖工程,出现一大批高路堤和深路堑,从而形成越来越多的人工边坡尤其是岩质边坡。因此,对岩质边坡的稳定性进行分析评价将会成为影响各基建工程建设及其后期安全运营的一个重要问题。论文在工程地质调查的基础上借助试验分析、可拓理论、灰色理论及数值分析技术建立了岩质边坡稳定性分析及预测的理论模型,并将模型应用于渝黔高速公路K86+180～K86+470段边坡稳定性分析当中,力求能够比较合理的评价边坡稳定情况。本文的主要研究内容及获得的主要结论和成果如下:（1）首先分析了岩质边坡不同与土质边坡的特点,对边坡的岩体结构、变形破坏的类型及其地质模型进行了总结,阐述了受控于岩体结构的边坡失稳破坏机制,接着就影响岩质边坡稳定性的因素进行了归纳,为进一步研究打下基础。（2）考虑结构面及水对岩体强度的控制性作用,一是对砂岩试件进行了单轴压缩荷载条件下不同含水量时的力学特性试验;二是用自制的试验装置对取自现场的含有天然结构面的岩体试件进行了不同含水量下的强度试验,试验结果证明在岩体试件处于饱水状态时的结构面抗剪强度比天然状态下平均下降了11.17%、粘聚力平均下降了16.09%、内摩擦角平均下降了10.02%;（3）采用3D-σ有限元数值软件对K86+180～K86+470段岩质边坡进行了三维有限元数值模拟,并且分天然状态分阶段开挖和饱水状态分阶段开挖两种不同状况进行了稳定性分析,从分析结果可以看出与天然状态相比,饱水状态下软弱层水平方向位移明显增大,坡脚及软弱层特别是软弱层临空面附近的剪应力值显着增大,并且其安全系数与天然状态相比也显着减小,说明在有大的降雨发生当岩体处于饱水状态时边坡整体稳定性被削弱,边坡失稳可能性增大。（4）从权重的具体涵义出发,讨论了常规AHP法确定权重中判断矩阵构造上的不足,认为不能仅仅依靠经验对各指标进行重要性的排序,而应该根据指标实际数值的变化对边坡稳定性的影响程度对各指标进行相应重要性排序,并以此排序结果来构造判断矩阵;在此基础上引入可拓理论的简单关联度概念,提出了基于简单关联度的改进的AHP求解权重方法,在一定程度上避免了判断矩阵构造过程中过多依靠主观经验的缺点,使权重的求解更加客观化。最后通过实例分析对
汪中杰[3]（2014）在《基于灰色理论的土质边坡稳定性分析及应用》文中研究指明我国正处于经济高速发展和西部大开发的关键时期,国土面积有七成是土地、高原和丘陵,诸多基础设施建设涉及对边坡的治理。边坡的实际稳定状况与稳定评价方法的合理性,对工程项目的成功和人民生命财产安全都有重要影响。因此,对边坡稳定性进行合理可靠的评价至关重要。本文的主题是考虑应用灰色理论对土质边坡进行稳定性分析,认为边坡工程属于灰色系统范畴。由灰色GM（1,1）模型建模的思路出发,详细介绍了灰色系统理论的基本原理、基本内容和计算方法。灰色系统理论在土质边坡稳定性研究的应用刚刚起步,通过对毕威高速公路某标段土质边坡支护过程中、支护完成后的位移监测数据分别建立GM（1,1）模型,做出相应位移预测预报。除去固有的不足外,模型在短期时间内有很高的精度,实际应用中应注意建立灰色新陈代谢模型。灰色关联分析在边坡稳定性分析中有着明显的优势,是灰色理论的重要内容。在分析影响边坡稳定性因素时,知道各因素对土质边坡稳定性影响的程度序列,实际工程中可以抓主舍次、提出有针对性的措施。介绍灰关联理论对各因素量化和求关联序的方法。对影响边坡稳定的因素既进行有“统计学意义”的概括归纳,又专注某一具体边坡工程的影响因素的重要性序列,通过灰关联分析边坡失稳的原因,并提出相应的工程治理措施。本文首次引入灰色关联分析工程类比应用于土质边坡中,以15个己知边坡为参考,得出5个考察边坡的稳定与否结论,预测结果和实际相符。结果表明：基于灰色理论的土质边坡稳定性分析与应用是恰当而实用的,具有较高的可靠性。运用灰色建模可有效评价边坡的稳定状态,有一定的预测能力。运用灰色关联分析能快速高效找出边坡稳定影响因素的重要程度顺序。依据已有边坡数据作为参考,运用灰色关联工程类比评价可以判断考察边坡的稳定状态。
张赛飞[4]（2019）在《陕南某岩质边坡滑坡监测预警研究》文中指出公路岩质边坡稳定性对公路运营和居民的生命财产安全有着重要的影响。边坡监测是预测边坡失稳,确保公路安全运营最重要的手段之一。本文以杨家河滑坡监测项目为依托,首先设计监测方案、布置监测设施、采集监测数据并对监测数据预处理;然后建立基于灰色系统理论的边坡监测预警模型,继而研发了杨家河滑坡监测预警系统。主要研究成果如下:（1）根据现场调查获得的杨家河边坡构造地质特征以及后期研究所得的物理力学力学计算指标,进行常规的边坡稳定性计算,并初步评价边坡稳定性。（2）对滑坡施工监测期间现场缺失的监测数据进行插值法补插处理,剔除了监测的奇异值,为后续章节开展杨家河滑坡受力变形分析及失稳破坏预测预警提供完整监测数据。（3）以灰色系统理论为基础,建立了（1,1）模型的时间响应函数并检验了模型的精度,通过比较实测位移和预测位移的拟合程度验证了预测模型的合理性。并找到最佳建模数据序列长度8)0=9。（4）分别以累计位移-时间曲线的位移速率角、边坡变形速率、边坡宏观特征作为边坡失稳变形的判据,将预警级划分为蓝色、橙色、黄色、红色四个等级。杨家河边坡目前处于黄色预警阶段。（5）基于灰色系统理论设计了G210国道杨家河段公路边坡预警系统,用于对杨家河边坡的基本数据、养护管理信息以及监测数据的初步分析,实现监测预警功能。
樊奇[5]（2019）在《基于机器学习全流程的高速公路岩质边坡稳定性快速评价方法研究》文中研究表明近年来,我国不断加大对山区交通基础设施的投资,高速公路作为交通基础设施中的重要组成部分,得到大力发展。由于山区高速公路具有开挖边坡数量多、各开挖边坡点相关基础资料不足、开挖施工工期短等特点,这使得勘察设计人员很难在短期内较好的完成对高速公路全线开挖边坡的稳定性评价工作。因此,建立一套针对高速公路施工期的岩质边坡稳定性快速评价方法就显得非常紧迫和必要。本文以机器学习全流程理论为基础,开展岩质边坡数据集质量、稳定性建模和稳定性快速评价程序研究,以黄塔桃高速公路工程岩质边坡来对快速评价程序进行验证。取得如下进展:（1）给出较为完善的岩质边坡数据集质量提升方法。初步选出代表性强的坡宽、开挖高度、开挖级数、平均开挖坡度、距山顶高差、岩性特征、结构面特征、结构体特征、岩体结构类型、坡体结构为高速公路岩质边坡稳定性快速评价指标;基于前述指标从汤屯高速公路47个岩质边坡的勘察数据中提取出指标值,并由此来建立能反映汤屯高速公路的岩质边坡结构化数据集,对数据集开展数据探索（包括单变量分析、双变量分析）,给出数据集质量提升方向和建模算法选择建议;基于数据探索结果,对数据集开展特征工程操作以提升其质量,具体操作有离群值处理、连续型变量Z-score标准化以及分类型变量自然数编码。（2）进一步完善高速公路岩质边坡稳定性机器学习建模方法。基于数据探索结果（数据集离群值较多）,选择对离群值容忍性高的随机森林算法来作为建模算法,采用随机搜索方法来获得最优超参数、5折交叉验证来给出评估结果、F1值作为模型性能度量,建立的机器学习模型在测试集上F1=0.9;为突出随机森林算法对汤屯高速公路岩质边坡数据集的适用,文章对比了随机森林、支持向量机、人工神经网络、决策树这四种机器学习算法;为加快工作人员收集边坡评价指标数据,使用非常适合随机森林算法的基于树模型的特征选择法来开展特征选择,在保证模型性能不下降的情况下,得到降维后的特征有:坡宽、开挖高度、平均开挖坡度、岩性特征、结构面特征、结构体特征、岩体结构类型、坡体结构;将未开展/已开展的特征工程操作与未开展/已开展的降维操作相互组合,形成四种不同质量的数据集,基于这四种质量的数据集建模,深入研究不同数据集质量对模型最终性能的影响。（3）初步开发出高速公路岩质边坡稳定性快速评价程序。使用Python语言编写了具有图形用户界面的高速公路岩质边坡稳定性快速评价程序,实现了输入值判断、输入值预处理和机器学习模型计算功能。（4）以黄塔桃高速公路工程边坡为例对高速公路岩质边坡稳定性快速评价程序进行验证。基于降维后的快速评价指标从黄塔桃高速公路勘察数据中提取出28个待评测岩质边坡指标值,然后使用高速公路岩质边坡稳定性快速评价程序对待测边坡的稳定性进行预测,评测结果为:黄塔桃高速公路岩质边坡稳定性快速评级结果与专家评价结果基本一致,全部28个岩质边坡样本仅3个评价结果不一致,且不一致的评价结果相近。
黄步云[6]（2019）在《基于北斗卫星的边坡变形监测系统应用研究》文中研究说明随着我国公路建设向地形、地貌、地质条件复杂的山区持续推进,发生在建设期和运营期的边坡失稳破坏屡见不鲜,常常导致严重的交通安全事故,影响公路通行和运行效率的发挥,甚至造成重大的人员伤亡和财产损失,引起不良的社会影响。如何对边坡进行有效的安全监测并通过监测数据对边坡变形趋势进行预测,从而减少或者避免边坡变形破坏造成的人员伤亡和财产损失显得十分重要。论文采用基于北斗卫星的边坡变形监测系统进行边坡变形监测,在制定边坡变形监测方案时采用有限元软件Abaqus建立边坡模型并结合敏感度分析和灰色关联分析,确定重点监测区域和监测点的布置,通过监测数据建立数学模型分析边坡稳定状态和变形趋势,主要获得以下成果:（1）研究了基于北斗卫星的边坡变形监测系统的主要组成板块及各个板块的功能,与其他变形监测方法相比,基于北斗卫星的边坡变形监测系统监测精度高、效率高、时效性强,并且拥有更高的自主性和安全性,更能满足国内的边坡变形监测需求。（2）分析了边坡变形破坏的各种模式和影响因素,从监测点需求出发,与数值分析软件Abaqus相结合,确定变形监测重点区域,建立了敏感度分析优化方法,并通过敏感度分区优化提高了监测点位布设的针对性;提出了灰色关联分析优化的详细步骤和计算方法,通过灰色关联分析优化降低了布点方案的冗余性。数值模拟、敏感度分析和灰色关联分析改进了边坡监测项目中依靠经验法来选点的不足,提高了监测方案的有效性和经济性。（3）对比分析了多种边坡监测数据处理理论和方法,提出了基于灰色系统分析的两种三维变形数据处理方式,计算对比两者建立的灰色预测模型的预测精度高低,确定了分别对水平面方向和沉降方向位移值进行处理的方式得到的模型精度较高,并通过实例验证了采用该模型进行边坡变形趋势预测和稳定状态评价的可靠性。（4）将基于北斗卫星的边坡变形监测系统应用于平罗公路牙舟互通段左侧边坡,根据系统采集的三维变形数据处理分析结果验证了监测点布置方法的有效性和实用性,并通过变形趋势预测结果对边坡安全状态进行了评价。北斗卫星是我国自主研发的全球定位与通信系统,而基于北斗卫星的边坡变形监测系统是新兴的一种边坡监测手段,边坡变形监测点的优化有利于北斗卫星监测系统采集真实可靠的三维监测数据,根据监测数据建立的灰色预测模型能够分析评价边坡所处的稳定状态和变形趋势,为公路灾害监测领域发展提供必要的技术支撑。
赵志峰[7]（2007）在《基于位移监测信息的岩石高边坡安全评价理论和方法研究》文中进行了进一步梳理变形稳定是岩石高边坡安全稳定的一个重要方面，了解边坡在不同时期的变形状态对于评价边坡的安全稳定性具有重要的意义。安全监测作为正确评价边坡安全状态变化过程的手段，在岩石高边坡工程中逐步得到广泛的应用。由于边坡问题的复杂性，深入开展对边坡安全监控理论和方法的研究，系统的分析所获得的监测信息显得十分重要。本文在进行大量国内外文献阅读的基础上，基于实际高边坡工程的大量位移监测数据，对边坡安全控制理论和方法的一系列问题进行了系统研究，主要研究工作和成果如下：（1）对观测中的误差对结果分析和参数反演的影响进行了分析，结合边坡工程的特点，提出了位移监测点的布置原则。在实际工程中可以借助敏感性分析和数值计算来指导边坡位移监测点的布置。（2）观测数据中的粗差对分析结果将造成不利的影响，传统的基于数理统计理论的误差处理方法很难有效的评定边坡位移数据中的异常信息。因此基于现代误差理论，将未确知数学引入到位移观测数据的误差分析中，使用改进的未确知滤波法对数据进行处理。实例研究表明，该方法能较准确的识别出粗差和变形异常值。（3）边坡变形可以看作是岩土体流变特性和外界因素内外因共同作用的结果。在对大量外观变形数据进行分析的基础上，建立了描述岩质边坡自身的时效变形特性的统计模型，并使用置信区间法和小概率法对监测数据中的异常变形值进行了分析。针对某些波动较大的残差序列，采用周期函数提取残差中的趋势项，分析影响边坡变形的外界因素，并对统计模型进行了改进。（4）对边坡的变形监控指标进行了研究。将位移观测数据看作由初始变形分量、时效变形分量和测量误差分量三部分组成，推导出当边坡处于不同阶段的位移标准差的门槛值，通过考察数据序列的标准差可以判断出边坡处于何种变形阶段。对时效变形明显的边坡，通过构造稳定系数r来考察位移均值的增长趋势，通过变异系数考察数据的离散性。若稳定系数较高，而变异系数较小，则说明边坡的位移变化比较正常。在对位移量进行分析的同时，综合考虑了位移变形的方向以及位移速率，使用多参数监控指标对实际工程中边坡的外观数据进行了分析。研究表明若几个指标同时出现异常，则应该对边坡变形进行密切关注。（5）采用安全系数法对边坡的极限状态进行了研究。针对不同类型的边坡，使用强度折减法和极限平衡法计算其安全系数。针对边坡失稳属于大变形问题的特点，采用FLAC程序中的强度折减法计算边坡失稳时的强度储备安全系数和最危险滑动面的位置。此外，通过考察边坡局部水平位移灵敏度随折减系数的变化曲线来确定边坡的局部安全系数，从而更全面的了解岩质边坡从整体到局部的安全稳定性。针对极限平衡分析中计算参数不确定性的问题，将参数作为盲数处理，并对极限平衡方法进行了改进。（6）针对现场监测数据样本的大小不同，使用不同的方法对大样本数据和小样本数据进行预测。当监测数据比较丰富时，采用多项式模型来描述不同时间观测值之间的函数关系，并使用算法进行模型的优化，寻找出最佳的多项式模型。当监测数据较少时，使用灰色预测方法针对非等时距的观测数据序列进行预测。当预测效果不理想时，使用改进的加权灰色预测方法提高预测精度。（7）利用变形相应率对边坡失稳问题进行了研究。边坡的变形可以理解为广义荷载下的响应，通过研究边坡不同时期的变形响应对荷载变化的响应率可以判断出边坡何时发生失稳。将响应率同边坡位移观测资料相结合，选择稳定状况良好的测点为参考点。将其他测点的位移增量同参考点的位移增量进行比较，计算出各测点相对稳定点的变形响应率，然后根据响应率的变化情况来进行边坡的失稳预报。（8）基于安全监测成果建立了边坡综合评价体系，根据监控分析结果提出了底层指标的评分准则。使用属性识别方法对边坡综合评价问题进行了研究，得到的结果能较全面的反映边坡状态的多样性。为了对同一边坡不同时期的状态进行定量比较，将突变数学理论引入到多准则综合评价中，以减少目前评价方法中由于权重确定带来的主观性。将不同时期的边坡的总突变值进行比较分析，可以得出边坡安全状态的发展趋势。
周勇[8]（2012）在《湘西高速公路滑坡监测关键技术及监测信息系统研究》文中提出多条高速公路分布在湖南省的西部地区,并且这些滑坡类型繁多,地质条件以及气候条件复杂,因此滑坡灾害对于人们生活和生产的影响最为直接、危害最大,高速公路滑坡灾害的监测预报研究是湖南省交通建设中急需解决的重要课题之一。本文以湖南省西部地区地质背景为基础,充分研究了高速公路滑坡灾害的具体特点,结合高速公路实际需要,以监测预报的完整过程为主线开展研究,采用现场试验、理论研究等手段,建立滑坡灾害在高速公路中的监测预报完整技术,包括了以下的研究内容和成果：（1）全面系统地研究了湘西区域滑坡灾害,特别是高速公路滑坡灾害的地层、构造、地形地貌,综合分析了开挖诱发型滑坡的共同特点。形成了湘西高速公路滑坡监测的主要关键技术。包括主要监测方法、常用仪器以及数据的获取技术。总结、对比了适合湘西特点的高速公路勘察设计、现场施工、通车运营阶段的滑坡监测设计要点,可以推广应用于其它相似特点区域的生产实践。（2）在实际应用中开发出了集成GPS的多传感器滑坡立体自动监测系统。数据采集仪自动采集监测仪器传感器的数据之后存储于数采仪的存储单元内,数采仪与DTU传输单元连接后借助于GSM卡GPRS功能将存储单元内的监测数据通过Internet网络远程传输到数据处理中心并存入计算机内,实现了实时监控的目的。（3）提出了一套在西部地区较为适用的高速公路滑坡灾害危险性区划的基本理论和方法,包括评价范围和评价单元的确定、评价指标体系的建立、评价模型的选择、评价结果的检验和可靠性分析等,为西部地区高速公路滑坡灾害危险性区划与预测提供了基础和依据。提出通过“灾害类型及成因机制分析→主控因子分析和定性类比分析推理→数学模型分析→综合评价”的思路,对滑坡灾害危险性进行综合分析和评价。（4）构建了基于卡尔曼滤波法的监测数据分析模型和程序,可以有效降低监测数据噪声对监测结果的影响。将位移监测数据划分为六种类型：“D”型、“B”型、“r”型、钟摆型、“V”型和复合型；分析了每种曲线类型所对应的滑坡特征；用曲线拟合技术对监测数据定量描述。构建了基于灰色系统理论的预测模型,在少数据量的变形预测模型方面具有较大的优势,并成功应用于怀通高速滑坡监测。（5）构建了“基于GIS的高速公路滑坡灾害监测预报系统”平台,实现了滑坡灾害安全管理、监测图表处理、预测预报分析、滑坡灾害区划及灾害信息的（实时）检索与查询,并应用ArcGIS的ArcServer/ArcIMS技术发布到互联网上实现了动态网页浏览。
薄志毅[9]（2009）在《露天煤矿边坡滑移变形预测理论及其应用研究》文中研究说明本文以露天煤矿边坡地质环境和变形观测数据分析为基础,强调定性与定量因素综合集成作用,综合应用多种预测方法开展边坡变形预测研究。在定性地进行稳定性分析方面,提出露天煤矿边坡相对危险区域概念和相对危险程度评价法,危险区域圈定和潜在滑坡体识别的方法,综合应用这些方法从宏观角度定性地掌握露天矿边坡稳定性和变形破坏的状态,为边坡重点监测和滑坡研究指出方向。根据蠕动变形原理,结合露天矿边坡蠕动变形实际,提出“雨季型加速蠕变阶段”概念,准确地评价了云南省布沼坝露天煤矿边坡破坏变形现状,丰富和发展了蠕动变形理论。对露天煤矿的变形监测方案进行优化设计,对边坡地表和地下钻孔变形进行动态变化特点与趋势分析。采用数值模拟的方法对边坡变形机理和规律进行了研究。建立了变形预测的多项式移动拟合模型、基于残差方差最小原则的ARMA模型、最佳维数灰色模型和神经网络模型。在单项预测模型研究基础上,进行了模型组合、监测线整体变形预测、边坡三维实体变形预测和边坡变形长期预测综合研究。基于布沼坝露天煤矿边坡滑移变形历史数据对相关模型进行了综合实证研究,取得了与实际变形情况较好的一致性。本文的研究成果为众多露天煤矿的开采设计、边坡控制和治理及安全评价提供了科学依据。
季惠英[10]（2008）在《渝黔高速公路边坡动态监测预警系统的开发》文中进行了进一步梳理我国自上世纪80年代中后期开始进行高等级公路建设,进入上世纪90年代以后,高等级公路建设迅猛发展,公路等级的提高,在路线设计中不可能再沿袭过去“选优避劣”的做法,不可避免地要出现高路堤和深路堑,从而形成越来越多的人工边坡尤其是岩质边坡。因此,对公路岩质边坡的稳定性进行分析评价以及监测将会成为影响各基建工程建设及其后期安全运营的一个重要问题,而边坡监测更是确保工程安全、进行边坡失稳预报和了解坡体失稳机理最重要的手段之一。论文中开发的渝黔高速公路高边坡动态监测预警系统是专为渝黔高速公路设计的基于不等时距灰色GM（1,1）边坡位移预测的集边坡信息管理、监测和预警为一体的边坡日常监测系统。用户可以获得两大功用,其一作为一个数据库管理系统,用户可以用多种方式录入新的监测信息,也可以查询、检索历史监测信息,并对测点监测数据整理分析,结合边坡地质信息共同为边坡的综合稳定性分析评价提供依据;其二是基于边坡位移预测的预警功能,根据现有一些滑坡的统计结果,结合渝黔高速公路具体的水文地质状况,设定了失稳临界值,可以预测边坡失稳。边坡的稳定状况受多种因素的影响,因此为了尽可能多的得到影响边坡稳定的参量信息和表征稳定状况的参量信息,边坡监测尽量做到多参数、多测点集成化监测,采集多个参数的信息,并在边坡现场布设多台监测仪器形成监测网络。基于上述技术构想,对渝黔高速公路高边坡动态监测网的布置进行了具体的说明,设计了工作方案,根据监测网的布置为边坡建立了数据库,设计了数据库表格,用来存储边坡相关数据,并将之作为渝黔高速公路高边坡动态监测预警系统后端数据库。边坡位移是判断边坡变形破坏时刻的重要信息,是多种预报判据所需的必要数据。利用灰色理论预测边坡位移具有需要数据量少、计算简便快速、易于软件化等优点,适用于渝黔高速公路高边坡这种刚刚展开监测,缺少历史监测数据且需要计算大量测点数据的场合。论文改进了传统的灰色GM（1,1）,开发了相应的计算软件,通过实例应用所开发软件对边坡位移进行了预测,实际结果表明其拟合精度较好,预测结果正确可靠,能够反映边坡位移的客观存在与发展态势。
二、岩质边坡变形的灰色系统理论建模预测（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、岩质边坡变形的灰色系统理论建模预测（论文提纲范文）
（1）闽北山区土岩质边坡位移监测与稳定性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论题背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外边坡稳定性研究现状 |
| 1.2.2 国内外位移监测研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究特色 |
| 第二章 边坡变形与稳定性分析的基本理论 |
| 2.1 定性分析方法 |
| 2.2 定量分析方法 |
| 2.3 不确定性分析法 |
| 第三章 工程概况及边坡深部位移曲线特征 |
| 3.1 福建顺邵高速工程概况 |
| 3.2 沿线自然地理地貌概况 |
| 3.2.1 地形地貌和特征 |
| 3.2.2 工程地质条件 |
| 3.2.3 水文地质条件 |
| 3.2.4 气象条件 |
| 3.3 边坡类型分类 |
| 3.4 高边坡深部位移监测介绍 |
| 3.4.1 边坡变形监测的意义 |
| 3.4.2 深部位移监测方法 |
| 3.4.3 深部位移监测方案 |
| 3.4.4 深部位移监测数据采集和处理 |
| 3.5 常见深部位移特征曲线类别 |
| 3.6 深部位移分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 典型边坡模型稳定性及深部位移分析 |
| 4.1 Midas/GTS软件概述 |
| 4.1.1 数值分析原理 |
| 4.1.2 建模及计算过程 |
| 4.2 Ⅰ号坡稳定性及位移分析 |
| 4.2.1 土层参数选取与建模 |
| 4.2.2 边坡稳定性分析 |
| 4.2.3 位移分析对比 |
| 4.3 Ⅱ号边坡稳定性分析 |
| 4.3.1 土层参数选取与建模 |
| 4.3.2 边坡稳定性分析 |
| 4.3.3 位移对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于灰色理论的边坡稳定性预测与分析 |
| 5.1 灰色系统理论 |
| 5.1.1 灰色理论的产生与概念 |
| 5.1.2 灰色理论的基本原理 |
| 5.2 灰色系统理论的主要内容 |
| 5.3 灰色理论模型 |
| 5.3.1 灰色生成 |
| 5.3.2 GM(1,1)模型的建立与检验 |
| 5.4 灰色模型对边坡位移预测的应用 |
| 5.4.1 灰色建模及其预测分析 |
| 5.4.2 两类边坡位移预测对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）岩质边坡稳定性分析及变形预测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 边坡稳定性研究现状 |
| 1.3 本文研究内容与技术路线 |
| 2 岩质边坡变形破坏类型 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 岩质边坡不同于土质边坡的特点 |
| 2.3 岩质边坡结构类型的划分 |
| 2.4 岩质边坡变形破坏的基本模式 |
| 2.5 受控于岩体结构的边坡变形破坏类型及特征 |
| 2.6 岩质边坡稳定性影响因素分析 |
| 2.7 小结 |
| 3 水对边坡岩体力学特性试验研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 不同含水量下岩石力学特性试验研究 |
| 3.3 不同含水量下含天然结构面岩体抗剪特性研究 |
| 3.4 降水对边坡地质灾害区域性发生影响研究 |
| 3.5 水对边坡作用机理研究 |
| 3.6 小结 |
| 4 边坡稳定性有限元数值模拟研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 岩土体有限元分析的基本理论 |
| 4.3 三维有限元力学模型研究 |
| 4.4 岩质边坡稳定性的三维有限元数值模拟 |
| 4.5 小结 |
| 5 基于可拓理论的边坡稳定性评价 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 可拓学简介 |
| 5.3 可拓理论评价边坡稳定性方法与步骤 |
| 5.4 改进AHP 法求解指标权重 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.6 小结 |
| 6 边坡岩体变形预测研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 灰色系统理论的研究内容及特点 |
| 6.3 传统等时距GM（1,1）建模 |
| 6.4 基于等时距原理的不等时距GM（1,1）建模 |
| 6.5 实例分析 |
| 6.6 小结 |
| 7 结论与建议 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 进一步研究的建议 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 1 作者学习期间发表的论文 |
| 2 作者学习期间参加的科研项目 |
| 3 作者学习期间的获奖情况 |
（3）基于灰色理论的土质边坡稳定性分析及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 边坡稳定性分析的现实意义 |
| 1.2 土质边坡稳定性分析方法概述 |
| 1.2.1 极限平衡法理论 |
| 1.2.2 不确定方法 |
| 1.3 灰色系统理论研究边坡工程发展综述 |
| 1.4 论文的选题及主要内容 |
| 1.4.1 论文的选题 |
| 1.4.2 论文的主要工作 |
| 第二章 灰色系统理论 |
| 2.1 灰色系统理论概述 |
| 2.2 灰色系统理论的基本原理 |
| 2.3 灰色系统理论建模的基本内容 |
| 2.3.1 GM(1,1)建模思路 |
| 2.3.2 灰色模型序列的数据生成 |
| 2.3.3 GM(1.1)模型分类与精度检验 |
| 2.3.4 GM(1.1)建模步骤 |
| 2.4 残差GM(1.1)模型 |
| 2.5 灰色Verhulst模型 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 灰色理论在边坡变形预测中的应用 |
| 3.1 灰色理论预测 |
| 3.1.1 灰色理论预测机理 |
| 3.1.2 灰色理论预测类型 |
| 3.2 GM(1,1)模型在边坡变形预测中的应用 |
| 3.2.1 工程概况 |
| 3.2.2 边坡支护过程中的GM(1.1)模型 |
| 3.2.3 边坡支护完成后的GM(1.1)模型 |
| 3.2.4 模型总结 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 灰色关联分析理论在边坡稳定性的应用 |
| 4.1 灰色关联分析理论 |
| 4.1.1 灰色关联分析的原理 |
| 4.1.2 灰色关联分析的内容 |
| 4.2 土质边坡稳定性的灰关联分析 |
| 4.2.1 土质边坡稳定性因素分析 |
| 4.2.2 多个实例土质边坡敏感性因素分析 |
| 4.2.3 单个实例边坡敏感性因素分析 |
| 4.2.4 土质边坡敏感性因素总结 |
| 4.3 边坡的灰关联分析工程类比评价 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）陕南某岩质边坡滑坡监测预警研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 滑坡监测研究现状 |
| 1.2.2 滑坡预测预报研究现状 |
| 1.3 主要研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 边坡环境概况及边坡稳定性评价 |
| 2.1 工程区地质条件 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 地层及岩性 |
| 2.1.3 地质构造 |
| 2.1.4 新构造运动与地震 |
| 2.1.5 水文地质 |
| 2.2 边坡基本特征 |
| 2.3 边坡稳定性计算与评价 |
| 2.3.1 边坡稳定性计算基本理论 |
| 2.3.2 杨家河边坡稳定性计算 |
| 2.3.3 杨家河边坡稳定性评价 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 监测方案设计及监测数据预处理方法 |
| 3.1 边坡监测方案 |
| 3.1.1 监测方案设计原则 |
| 3.1.2 监测技术确定 |
| 3.1.3 监测网布设 |
| 3.1.4 监测点布设 |
| 3.1.5 监测内容和监测仪器 |
| 3.1.6 监测周期 |
| 3.1.7 数据传输 |
| 3.2 监测数据预处理方法 |
| 3.2.1 线性差值法 |
| 3.2.2 差商及Newton插值法 |
| 3.2.3 杨家河边坡监测缺失数据插值 |
| 3.2.4 监测数据奇异值的检验方法研究 |
| 3.3 监测数据处理 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 滑坡变形预测预警研究 |
| 4.1 滑坡三大变形阶段演化规律 |
| 4.2 基于灰色系统理论的滑坡变形预测模型研究 |
| 4.2.1 灰色系统理论 |
| 4.2.2 灰色模型精度检验 |
| 4.2.3 灰色预测模型在杨家河边坡中的运用 |
| 4.3 边坡失稳破坏预警判据研究 |
| 4.3.1 边坡失稳破坏预警级别划分 |
| 4.3.2 边坡失稳破坏预警的单项判据 |
| 4.3.3 边坡变形预警判据 |
| 4.3.4 杨家河边坡变形预警 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 边坡监测预警系统设计 |
| 5.1 开发环境简介 |
| 5.1.1 Visual C++6.0 概述 |
| 5.1.2 面向对象程序设计 |
| 5.1.3 C++语音特征支持 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统需求分析 |
| 5.2.2 系统流程 |
| 5.2.3 系统流程 |
| 5.2.4 系统功能结构设计 |
| 5.2.5 数据库系统层次结构 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 数据库逻辑结构设计 |
| 5.3.2 数据库接口技术 |
| 5.4 用户登录和系统界面 |
| 5.5 边坡信息管理 |
| 5.5.1 边坡基本信息 |
| 5.5.2 边坡养护信息 |
| 5.5.3 边坡预警信息 |
| 5.6 边坡监测数据管理 |
| 5.6.1 数据查询 |
| 5.6.2 数据添加和修改 |
| 5.6.3 Excel文件导入与导出 |
| 5.6.4 曲线图 |
| 5.7 位移预测及预警 |
| 5.7.1 参数设置和位移判据 |
| 5.7.2 预警功能 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 建议 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于机器学习全流程的高速公路岩质边坡稳定性快速评价方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题依据与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡稳定性评价方法研究现状 |
| 1.2.2 机器学习理论及全流程研究现状 |
| 1.2.3 基于机器学习算法的边坡稳定性评价流程研究现状 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 机器学习全流程理论 |
| 2.1 数据集 |
| 2.2 数据探索 |
| 2.2.1 单变量分析 |
| 2.2.2 双变量分析 |
| 2.2.3 可视化技术介绍 |
| 2.3 特征工程 |
| 2.3.1 数据清洗 |
| 2.3.2 数据转换 |
| 2.3.3 特征创建 |
| 2.3.4 降维 |
| 2.4 建模 |
| 2.4.1 建模流程 |
| 2.4.2 机器学习算法 |
| 2.4.3 超参数选择 |
| 2.4.4 交叉验证 |
| 2.4.5 性能度量 |
| 2.5 部署 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于机器学习全流程的高速公路岩质边坡稳定性快速评价方法 |
| 3.1 高速公路岩质边坡稳定性快速评价指标体系 |
| 3.1.1 岩质边坡稳定性影响因素分析 |
| 3.1.2 高速公路岩质边坡稳定性快速评价指标创建 |
| 3.2 数据集 |
| 3.3 数据探索 |
| 3.3.1 单变量分析 |
| 3.3.2 多变量分析 |
| 3.4 特征工程 |
| 3.4.1 数据清洗 |
| 3.4.2 数据转换 |
| 3.5 建模 |
| 3.5.1 随机森林算法 |
| 3.5.2 高速公路岩质边坡稳定性评价模型的初步建立 |
| 3.5.3 不同机器学习算法性能对比 |
| 3.5.4 降维 |
| 3.5.5 数据集质量对模型性能影响 |
| 3.6 软件系统 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 高速公路岩质边坡稳定性快速评价程序 |
| 4.1 程序结构 |
| 4.1.1 程序设计流程 |
| 4.1.2 子模块介绍 |
| 4.2 程序开发环境及运行环境 |
| 4.3 程序图形用户界面设计 |
| 4.4 程序使用说明 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 高速公路岩质边坡稳定性快速评价程序 |
| 5.1 工程描述 |
| 5.2 黄塔桃高速公路岩质边坡稳定性快速评价 |
| 5.2.1 边坡总体特征 |
| 5.2.2 数据集 |
| 5.2.3 快速评价结果 |
| 5.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（6）基于北斗卫星的边坡变形监测系统应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究应用现状 |
| 1.2.1 边坡变形监测方法及研究现状 |
| 1.2.2 边坡变形监测的应用及研究现状 |
| 1.3 研究的意义 |
| 1.4 研究的主要内容 |
| 1.5 研究的技术路线 |
| 第二章 公路边坡变形破坏的模式和特征 |
| 2.1 公路边坡分类 |
| 2.1.1 岩质边坡分类 |
| 2.1.2 土质边坡分类 |
| 2.1.3 土石边坡分类 |
| 2.2 公路边坡破坏模式和特征 |
| 2.2.1 崩塌的破坏模式和特征 |
| 2.2.2 滑坡的破坏模式和特征 |
| 2.2.3 错落、坍塌的破坏模式和特征 |
| 2.3 公路边坡变形破坏的影响因素 |
| 2.3.1 自然因素 |
| 2.3.2 人为因素 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 边坡变形监测技术 |
| 3.1 基于北斗卫星的边坡变形监测系统 |
| 3.1.1 基于北斗卫星定位系统的地表变形数据感知设备 |
| 3.1.2 基于多通信制式的3G/4G自适应无线数据传输平台 |
| 3.1.3 基于北斗卫星变形数据的展示平台 |
| 3.2 北斗卫星监测系统与GPS监测系统的比较 |
| 3.2.1 与传统监测方法的比较 |
| 3.2.2 与GPS监测系统的比较 |
| 3.3 边坡变形监测方案研究 |
| 3.3.1 监测点的确定 |
| 3.3.2 监测方法及监测数据汇总应用 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 边坡变形监测布点方法 |
| 4.1 监测布点优化方法基本思路 |
| 4.2 监测布点优化方法 |
| 4.2.1 初步确定布点方案 |
| 4.2.2 敏感度分析优化 |
| 4.2.3 灰色关联分析优化 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于变形监测的边坡安全状态评价 |
| 5.1 监测数据处理方法 |
| 5.1.1 回归分析法 |
| 5.1.2 时间序列分析法 |
| 5.1.3 卡尔曼滤波法 |
| 5.1.4 灰色系统分析法 |
| 5.2 基于灰色系统分析的三维变形数据处理方法 |
| 5.2.1 数据处理方法的对比分析 |
| 5.2.2 灰色系统分析数据处理方法 |
| 5.3 边坡变形趋势分析 |
| 5.3.1 边坡变形演化规律 |
| 5.3.2 边坡变形趋势分析 |
| 5.4 边坡安全状态评价方法的实例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于北斗卫星的边坡变形监测系统数据采集及应用研究.. |
| 6.1 工程概况 |
| 6.2 边坡监测和数据汇总 |
| 6.2.1 边坡监测点位的布设与优化 |
| 6.2.2 边坡监测数据的整理与汇总 |
| 6.3 监测数据分析处理与稳定性评价 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 |
（7）基于位移监测信息的岩石高边坡安全评价理论和方法研究（论文提纲范文）
| 前言 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 安全监控的主要研究内容与现状 |
| 1.2.1 观测资料的误差分析与处理 |
| 1.2.2 监测资料的分析与建模 |
| 1.2.3 基于监测的反演及反馈分析 |
| 1.2.4 安全综合评判与决策 |
| 1.2.5 大坝安全监控发展动向 |
| 1.3 边坡安全监测的研究现状 |
| 1.3.1 安全监测在岩土工程的发展 |
| 1.3.2 边坡安全监测的目的与内容 |
| 1.3.3 边坡安全监测方法 |
| 1.3.4 边坡监测资料分析 |
| 1.3.5 边坡失稳的预测预报 |
| 1.4 本文的主要研究内容 |
| 第2章 位移监测点布置和监测数据预处理 |
| 2.1 位移监测点布置 |
| 2.1.1 误差对分析结果的影响 |
| 2.1.2 测点优化布置原则 |
| 2.1.3 测点布置方法 |
| 2.2 监测数据预处理 |
| 2.2.1 概述 |
| 2.2.2 粗差的常规判断方法 |
| 2.2.3 利用未确知有理数滤波识别粗差和异常值 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 岩石高边坡变形监测资料建模研究 |
| 3.1 概述 |
| 3.1.1 边坡变形特性分析 |
| 3.1.2 研究边坡时效变形的方法 |
| 3.2 位移监测资料的建模研究 |
| 3.2.1 统计模型的建立 |
| 3.2.2 监控指标的确定 |
| 3.2.3 某路堑高边坡的安全监控统计模型研究 |
| 3.2.4 锦屏一级水电站左岸导流洞出口高边坡监测分析 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 岩石高边坡变形控制指标研究 |
| 4.1 概述 |
| 4.2 变形模式和变形阶段的识别 |
| 4.2.1 边坡变形模式识别 |
| 4.2.2 边坡变形阶段判别 |
| 4.3 多参数监控指标研究 |
| 4.3.1 位移观测值稳定性评价 |
| 4.3.2 多参数监控指标 |
| 4.4 边坡极限状态控制指标研究 |
| 4.4.1 安全系数 |
| 4.4.2 强度折减法求解安全系数 |
| 4.4.3 极限平衡分析法的改进 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 边坡变形预测预报方法研究 |
| 5.1 常用理论和方法 |
| 5.1.1 回归分析法 |
| 5.1.2 时序分析法 |
| 5.1.3 灰色系统理论 |
| 5.1.4 人工神经网络算法 |
| 5.1.5 基于蠕变理论的失稳预报 |
| 5.1.6 各种方法的讨论 |
| 5.2 边坡变形预测方法研究 |
| 5.2.1 大样本数据的预测 |
| 5.2.2 小样本数据的预测 |
| 5.3 基于荷载响应率的边坡失稳预报 |
| 5.3.1 基本原理 |
| 5.3.2 结合监测的变形响应率研究 |
| 5.3.3 实例研究 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于安全监测的岩石高边坡安全综合评价 |
| 6.1 综合评价体系的建立 |
| 6.1.1 评价指标的选定 |
| 6.1.2 综合评价结构体系 |
| 6.1.3 底层指标的标准化 |
| 6.2 边坡稳定性综合评价 |
| 6.2.1 基于属性识别理论的边坡稳定性综合评价 |
| 6.2.2 基于突变理论的边坡稳定性综合评价 |
| 6.3 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 主要参考文献 |
| 个人简介、攻博期间发表论文和科研实践 |
| 致谢 |
（8）湘西高速公路滑坡监测关键技术及监测信息系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 公路地质灾害危险性区划研究现状 |
| 1.2.2 监测技术的研究现状 |
| 1.2.3 滑坡灾害预报技术的研究现状 |
| 1.3 高速公路滑坡灾害监测的主要问题 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 |
| 第二章 湘西高速公路滑坡灾害及危险性区划 |
| 2.1 湘西高速公路地质条件 |
| 2.1.1 地形地貌 |
| 2.1.2 地层岩性 |
| 2.1.3 地质构造 |
| 2.1.4 气象和水文地质 |
| 2.1.5 岩土体类型及工程性质 |
| 2.1.6 地震及新构造运动 |
| 2.1.7 公路工程活动对地质环境的影响 |
| 2.2 湘西高速公路滑坡灾害特点 |
| 2.2.1 易滑地层 |
| 2.2.2 易滑构造 |
| 2.2.3 易滑地形地貌 |
| 2.2.4 其他因素与滑坡 |
| 2.2.5 开挖诱发型滑坡的共同特点 |
| 2.3 滑坡灾害危险性区划的基本原理 |
| 2.3.1 概述 |
| 2.3.2 滑坡灾害危险性区划的理论依据 |
| 2.3.3 滑坡灾害危险性区划原则 |
| 2.4 滑坡灾害危险性区划与预测方法及评价模型 |
| 2.4.1 区划与预测方法 |
| 2.4.2 评价范围与单元 |
| 2.4.3 评价指标体系的建立 |
| 2.4.4 评价模型与对比 |
| 2.5 高速公路滑坡灾害基本特征及危险性分段预测 |
| 2.5.1 高速公路滑坡灾害特征及对高速公路的作用 |
| 2.5.2 高速公路滑坡灾害危险性分段预测 |
| 2.6 本章结论 |
| 第三章 高速公路滑坡监测关键技术 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 滑坡监测的主要技术 |
| 3.2.1 监测数据的获取 |
| 3.2.2 设站监测的主要方法 |
| 3.2.3 滑坡监测的常用仪器 |
| 3.3 集成GPS的多传感器滑坡立体自动监测系统 |
| 3.3.1 系统总体结构 |
| 3.3.2 子系统构成 |
| 3.3.3 仪器的选择与布设 |
| 3.3.4 监测数据的传输与处理 |
| 3.3.5 工程应用 |
| 3.4 滑坡灾害监测设计 |
| 3.4.1 监测设计的目的 |
| 3.4.2 监测网点的设计 |
| 3.4.3 监测时限和频率 |
| 3.4.4 各阶段滑坡监测设计要点 |
| 3.5 本章结论 |
| 第四章 滑坡监测数据处理与预测预报技术 |
| 4.1 监测数据的可靠性检查 |
| 4.1.1 资料可靠性检查的几种方法 |
| 4.1.2 统计学方法判断异常值的原则和方法 |
| 4.1.3 异常值的处理 |
| 4.2 卡尔曼滤波法 |
| 4.2.1 离散线性系统的Kalman滤波 |
| 4.2.2 动态测量系统的Kalman滤波 |
| 4.2.3 自适应Kalman滤波 |
| 4.2.4 卡尔曼滤波模型的构建 |
| 4.2.5 卡尔曼滤波的性质与特点 |
| 4.2.6 卡尔曼滤波程序设计 |
| 4.2.7 算例及分析 |
| 4.3 位移监测数据分析 |
| 4.3.1 曲线的类型及分析 |
| 4.3.2 监测数据曲线拟合 |
| 4.4 滑坡预测预报技术 |
| 4.4.1 预报对象和等级 |
| 4.4.2 预报分类 |
| 4.5 灰色系统理论预测 |
| 4.5.1 灰色系统理论的基本概念 |
| 4.5.2 灰色关联分析 |
| 4.5.3 灰色系统理论的建模 |
| 4.5.4 灰色模型的精度检验 |
| 4.5.5 普头河2号桥山体滑坡变形灰色预测 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于GIS的滑坡灾害监测预报系统集成 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统的功能设计 |
| 5.2.2 系统的组织结构 |
| 5.3 高速公路滑坡灾害数据标准及数据库开发技术 |
| 5.3.1 地理信息概述 |
| 5.3.2 高速公路滑坡灾害数据标准 |
| 5.3.3 工程项目数据库管理系统 |
| 5.3.4 系统数据库的开发技术 |
| 5.4 ArcGIS二次开发关键技术 |
| 5.4.1 高速公路滑坡灾害信息管理系统可视化关键技术 |
| 5.4.2 基于ArcSDE、Geodatabase的空间数据库的管理 |
| 5.4.3 滑坡灾害空间信息网络发布技术 |
| 5.5 高速公路滑坡灾害监测预报信息管理系统的应用 |
| 5.5.1 高速公路滑坡灾害数据管理和专业化分析处理 |
| 5.5.2 高速公路滑坡预测预报模型集成 |
| 5.6 本章结论 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 |
（9）露天煤矿边坡滑移变形预测理论及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 详细摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡变形与稳定性研究现状 |
| 1.2.2 边坡变形预测预报研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 边坡工程地质环境研究 |
| 2.1 区域地质简述 |
| 2.1.1 区域自然地理条件 |
| 2.1.2 区域地层 |
| 2.1.3 区域构造 |
| 2.2 边坡工程地质特征 |
| 2.2.1 采场工程设计及边坡几何现状 |
| 2.2.2 边坡岩体地质特征 |
| 2.2.3 边坡岩体水文地质特征 |
| 2.3 边坡岩体质量评价及影响边坡稳定性的因素 |
| 2.3.1 边坡岩体质量评价 |
| 2.3.2 影响边坡稳定性的因素 |
| 2.4 边坡相对危险程度评价 |
| 2.4.1 边坡相对危险区域圈定 |
| 2.4.2 边坡相对危险程度评价 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 露天矿边坡滑移变形监测优化设计 |
| 3.1 边坡地表位移监测设计原则 |
| 3.1.1 Ⅰ级监测 |
| 3.1.2 Ⅱ级监测 |
| 3.1.3 Ⅲ级监测 |
| 3.2 国内外矿山边坡监测方法概况 |
| 3.3 边坡地表滑移监测方案设计 |
| 3.3.1 控制网设计与监测点的布设 |
| 3.3.2 联合自动监测方法 |
| 3.3.3 三维激光扫描监测方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 边坡滑移变形动态分析 |
| 4.1 监测点变形结果 |
| 4.2 地表监测点聚类分析 |
| 4.2.1 基于监测点聚类分析的边坡危险区域识别 |
| 4.2.2 基于序列相关函数的潜在滑坡块体识别 |
| 4.3 边坡地表蠕动变形分析 |
| 4.3.1 边坡蠕动变形原理 |
| 4.3.2 布沼坝边坡蠕动变形分析 |
| 4.4 边坡地下变形与滑移面分析 |
| 4.4.1 边坡地下监测钻孔变形曲线 |
| 4.4.2 边坡岩体滑移破坏模式与滑面形成分析 |
| 4.4.3 边坡地下岩体变形综合分析 |
| 4.5 边坡变形综合分析 |
| 4.5.1 采场边坡变形现状综合分析 |
| 4.5.2 采场边坡稳定性的影响因素 |
| 4.6 滑坡防治工程对策研究 |
| 4.6.1 边坡治理概况 |
| 4.6.2 采场边坡灾害治理与预防措施 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 边坡滑移变形演变的数值模拟分析 |
| 5.1 边坡变形数值模拟方法 |
| 5.2 边坡工程地质力学模型设计 |
| 5.2.1 模型设计的基本思想 |
| 5.2.2 数值模型的确定 |
| 5.2.3 初始条件 |
| 5.2.4 计算方法及过程 |
| 5.3 西帮边坡变形演变分析 |
| 5.3.1 西帮边坡坡脚采煤应力场演变分析 |
| 5.3.2 西帮边坡坡脚采煤变形场演变分析 |
| 5.3.3 西帮现状边坡稳定性计算分析 |
| 5.4 西北帮边坡变形演变分析 |
| 5.4.1 西北帮现状边坡降雨应力场演变分析 |
| 5.4.2 西北帮现状边坡干燥-饱水变形场分析 |
| 5.4.3 西北帮降雨饱水状态渗流场演变分析 |
| 5.5 北帮边坡变形演变分析 |
| 5.5.1 北帮边坡坡脚采煤应力场演变分析 |
| 5.5.2 北帮边坡坡脚采煤变形场演变分析 |
| 5.6 边坡变形数值模拟综合分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 边坡滑移变形预测模型研究与应用 |
| 6.1 边坡滑移变形系统模型描述 |
| 6.1.1 边坡滑移变形系统 |
| 6.1.2 边坡变形系统模型 |
| 6.2 变形数据预处理 |
| 6.2.1 获取等间隔变形数据 |
| 6.2.2 奇异数据点的检测与修正 |
| 6.3 多项式回归模型研究 |
| 6.3.1 多项式回归模型建立 |
| 6.3.2 多项式移动拟合法 |
| 6.3.3 应用实例分析 |
| 6.4 时间序列分析法 |
| 6.4.1 时间序列的传统建模方法 |
| 6.4.2 基于残差方差最小原则的建模思路 |
| 6.4.3 边坡变形序列平稳化方法 |
| 6.4.4 边坡变形预测原理 |
| 6.4.5 应用实例分析 |
| 6.5 灰色预测模型研究 |
| 6.5.1 GM(1,1)模型 |
| 6.5.2 GM(1,1)模型建立的条件 |
| 6.5.3 GM(1,1)模型精度评定 |
| 6.5.4 最佳维数灰色模型研究 |
| 6.5.5 应用实例分析 |
| 6.6 神经网络预测模型研究 |
| 6.6.1 神经网络概述 |
| 6.6.2 神经网络BP算法 |
| 6.6.3 应用实例分析 |
| 6.7 组合预测模型 |
| 6.7.1 组合预测方法研究现状 |
| 6.7.2 组合预测的分类 |
| 6.7.3 滚动组合预测模型研究 |
| 6.7.4 应用实例分析 |
| 6.8 边坡长期变形预测 |
| 6.8.1 长期变形预测的理论基础研究 |
| 6.8.2 长期变形预测的方法设计 |
| 6.8.3 应用实例分析 |
| 6.9 边坡监测线整体变形预测研究 |
| 6.9.1 监测线上测点聚类分析 |
| 6.9.2 预测模型研究 |
| 6.9.3 应用实例分析 |
| 6.10 边坡三维实体变形预测研究 |
| 6.10.1 三维实体变形预测原理 |
| 6.10.2 模型精度与预测精度评定 |
| 6.10.3 应用实例分析 |
| 6.11 边坡三维实体变形长期预测综合研究 |
| 6.12 变形方位角与高程位移预测 |
| 6.13 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 本研究的创新点 |
| 7.3 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 在学期间发表的学术论文 |
| 在学期间编写教材 |
| 在学期间参加科研项目 |
（10）渝黔高速公路边坡动态监测预警系统的开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 问题的提出及研究意义 |
| 1.2 边坡监测预警研究现状综述 |
| 1.2.1 边坡监测的研究现状 |
| 1.2.2 边坡位移预测的相关方法 |
| 1.2.3 边坡稳定性的相关应用软件 |
| 1.3 研究目的与研究内容 |
| 2 渝黔高速公路高边坡基本信息调查 |
| 2.1 渝黔高速公路基本情况 |
| 2.2 渝黔高速公路高边坡基本信息统计 |
| 2.3 渝黔高速公路高边坡分布规律分析 |
| 2.4 渝黔高速公路典型高边坡数据整理分析 |
| 2.4.1 地形地貌 |
| 2.4.2 地层岩性 |
| 2.4.3 地质构造 |
| 2.4.4 气象及水文地质条件 |
| 2.4.5 公路工程概况 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 渝黔高速公路高边坡监测网的布置 |
| 3.1 监测设计方案的主要技术依据及指导原则 |
| 3.1.1 监测设计方案的主要技术依据 |
| 3.1.2 监测设计的指导原则 |
| 3.2 监测工作方案 |
| 3.2.1 监测数据采集 |
| 3.2.2 数据传输与信息处理 |
| 3.2.3 巡视检查 |
| 3.2.4 主要监测仪器 |
| 3.2.5 监测工作实施步骤 |
| 3.3 组织结构 |
| 3.4 渝黔高速公路高边坡监测工作方案 |
| 3.4.1 监测场地的确定 |
| 3.4.2 监测参量的选择 |
| 3.4.3 自动化实时监测与数据采集系统 |
| 3.4.4 监测仪器选择 |
| 3.4.5 监测期间与观测周期 |
| 3.4.6 日常巡视检查 |
| 3.4.7 组织结构 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 边坡动态监测分析算法研究 |
| 4.1 灰色系统理论 |
| 4.1.1 灰色系统的概念 |
| 4.1.2 灰色系统理论研究的主要内容 |
| 4.1.3 灰预测数据的内涵特点 |
| 4.2 传统等时距GM（1，1）建模 |
| 4.2.1 准指数规律判断 |
| 4.2.2 数据生成 |
| 4.2.3 GM（1，1）建模方法 |
| 4.3 基于等时距原理的不等时距GM（1，1）建模 |
| 4.3.1 不等时距序列与等时距序列的关系 |
| 4.3.2 不等时距GM（1，1）模型的建模原理 |
| 4.3.3 不等时距GM（1，1）模型灰参数求解 |
| 4.3.4 灰预测的检验 |
| 4.4 工程实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 软件的编制 |
| 5.1 开发环境VISUAL C++6.0 简介 |
| 5.1.1 Visual C++6.0 概述 |
| 5.1.2 面向对象的程序设计 |
| 5.1.3 C++语言简介 |
| 5.2 系统的总体设计 |
| 5.2.1 系统需求分析 |
| 5.2.2 系统流程 |
| 5.2.3 系统目标 |
| 5.2.4 系统的功能结构设计 |
| 5.2.5 数据库系统的层次结构 |
| 5.3 数据库的设计 |
| 5.3.1 数据库逻辑结构设计 |
| 5.3.2 数据库接口技术 |
| 5.4 用户登录和系统界面 |
| 5.5 边坡信息管理 |
| 5.5.1 边坡基本信息 |
| 5.5.2 边坡养护信息 |
| 5.5.3 边坡预警信息 |
| 5.6 边坡监测数据管理 |
| 5.6.1 数据查询 |
| 5.6.2 数据添加、修改及删除 |
| 5.6.3 Excel 文件的导入与导出 |
| 5.7 位移预测及预警 |
| 5.7.1 参数设置和位移判据 |
| 5.7.2 预警功能 |
| 5.8 本章小结 |
| 6 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A. 作者在学习期间发表的论文 |
| B. 作者在学习期间参加的科研项目 |
四、岩质边坡变形的灰色系统理论建模预测（论文参考文献）
- [1]闽北山区土岩质边坡位移监测与稳定性分析[D]. 赖纬明. 福建农林大学, 2019(05)
- [2]岩质边坡稳定性分析及变形预测研究[D]. 李克钢. 重庆大学, 2006(05)
- [3]基于灰色理论的土质边坡稳定性分析及应用[D]. 汪中杰. 西南交通大学, 2014(10)
- [4]陕南某岩质边坡滑坡监测预警研究[D]. 张赛飞. 长安大学, 2019(01)
- [5]基于机器学习全流程的高速公路岩质边坡稳定性快速评价方法研究[D]. 樊奇. 成都理工大学, 2019(02)
- [6]基于北斗卫星的边坡变形监测系统应用研究[D]. 黄步云. 重庆交通大学, 2019(06)
- [7]基于位移监测信息的岩石高边坡安全评价理论和方法研究[D]. 赵志峰. 河海大学, 2007(05)
- [8]湘西高速公路滑坡监测关键技术及监测信息系统研究[D]. 周勇. 中南大学, 2012(03)
- [9]露天煤矿边坡滑移变形预测理论及其应用研究[D]. 薄志毅. 中国矿业大学（北京）, 2009(03)
- [10]渝黔高速公路边坡动态监测预警系统的开发[D]. 季惠英. 重庆大学, 2008(06)