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巖土體非線性行為預測與識別的相關向量機模型研究

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巖土體非線性行為預測與識別的相關向量機模型研究
論文目錄
 
摘要第1-6頁
Abstract第6-7頁
第一章 緒論第10-16頁
    1.1 研究背景及意義第10-11頁
    1.2 國內外研究現狀第11-15頁
        1.2.1 巖土體非線性行為回歸預測研究現狀第12-13頁
        1.2.2 巖土體非線性行為分類識別研究現狀第13-14頁
        1.2.3 相關向量機模型研究現狀第14-15頁
    1.3 本文主要研究內容第15-16頁
第二章 相關向量機機器學習方法第16-25頁
    2.1 相關向量機原理第16-18頁
    2.2 相關向量機回歸模型第18-20頁
        2.2.1 相關向量機回歸原理第18-19頁
        2.2.2 參數預測第19-20頁
    2.3 相關向量機分類模型第20-23頁
        2.3.1 相關向量機二分類第20-21頁
        2.3.2 相關向量機多分類第21-23頁
    2.4 核函數選擇第23-24頁
    2.5 本章小結第24-25頁
第三章 巖土體非線性行為回歸預測的相關向量機模型第25-38頁
    3.1 引言第25-26頁
    3.2 基于相關向量機的泥石流平均流速預測模型第26-31頁
        3.2.1 泥石流平均流速研究現狀第26頁
        3.2.2 泥石流平均流速預測的相關向量機模型第26-30頁
            3.2.2.1 影響因素的確定第26-27頁
            3.2.2.2 相關向量機模型建立第27-30頁
        3.2.3 泥石流平均流速預測結果及分析第30-31頁
    3.3 基于相關向量機的邊坡穩定性預測模型第31-37頁
        3.3.1 邊坡穩定性分析現狀第31-32頁
        3.3.2 基于相關向量機的邊坡穩定性模型第32-33頁
        3.3.3 預測結果與分析第33-36頁
        3.3.4 敏感性因子分析第36-37頁
    3.4 本章小結第37-38頁
第四章 巖土體非線性行為多分類識別的相關向量機模型第38-48頁
    4.1 基于相關向量機多分類的巖爆等級識別模型第38-43頁
        4.1.1 巖爆問題發展現狀第38-39頁
        4.1.2 巖爆等級識別模型第39-42頁
            4.1.2.1 數據樣本的確定第39頁
            4.1.2.2 巖爆烈度分級第39頁
            4.1.2.3 方法實現步驟第39-40頁
            4.1.2.4 應用實例第40-42頁
        4.1.3 預測結果及分析第42-43頁
    4.2 層狀危巖失穩模式預測的相關向量機模型第43-46頁
        4.2.1 危巖的危害及研究第43-44頁
        4.2.2 基于相關向量機的危巖失穩模式判別模型第44-46頁
    4.3 本章小結第46-48頁
第五章 基于主成分分析法的改進相關向量機模型第48-60頁
    5.1 主成分分析法原理第48-49頁
    5.2 基于PCA-RVM的 TBM掘進速度回歸預測模型第49-54頁
        5.2.1 影響TBM掘進速度的主成分分析第50-53頁
        5.2.2 TBM掘進速度模型第53-54頁
    5.3 基于PCA-RVM的圍巖穩定性識別模型第54-59頁
        5.3.1 圍巖穩定性分類標準第55頁
        5.3.2 圍巖穩定性因素主成分分析第55-57頁
        5.3.3 PCA-RVM模型建立第57-59頁
    5.4 本章小結第59-60頁
第六章 結論與展望第60-62頁
    6.1 結論第60頁
    6.2 展望第60-62頁
參考文獻第62-66頁
申請學位期間的研究成果及發表的學術論文第66-67頁
致謝第67頁

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