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基于突变理论的顺层滑坡位移预测研究任务书

 2020-05-18 21:17:13  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

(1)查阅文献资料,了解和学习滑坡预测背景知识和相关理论模型,对各类模型特点进行系统的归纳和总结。


(2)学习掌握基于粒子群寻优算法的基本原理,编制算法程序,为后续模型预测准备。


(3)基于突变理论的非线性动力学模型,对典型滑坡监测实例进行计算和分析。

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2. 参考文献

许春青. 滑坡预测预报模型比较分析[D]. 哈尔滨工程大学, 2011.
贺小黑, 王思敬, 肖锐铧,等. Verhulst滑坡预测预报模型的改进及其应用[J]. 岩土力学, 2013, 34(S1):1839-1848.
高宁. 半参数GM(1,1)模型参数辨识及滑坡变形预测[J]. 辽宁工程技术大学学报:自然科学版, 2016(3).
秦四清, 张倬元, 黄润秋. 滑坡灾害预报的非线性动力学方法[J]. 水文地质工程地质, 1993(5):1-4.
秦四清 非线性岩土力学基础[M],地质出版社,2008
许强, 黄润秋, 李秀珍. 滑坡时间预测预报研究进展[J]. 地球科学进展, 2004, 19(3):478-483.
许强, 黄润秋, 李秀珍. 滑坡时间预测预报研究[C]// 全国突发性地质灾害应急处置与灾害防治技术高级研讨会论文集. 2010.
杨帆, 周红满, 谢佳君. 边坡非线性位移的Verhulst-ARMA组合预测模型研究[J]. 测绘工程, 2015.
张军. 非线性科学在滑坡预测预报中的应用与展望[J]. 四川建材, 2012(3):47-48.
徐毅青, 唐益群, 李献勇,等. 改讲欧拉算法的GM(1,1)模型预测滑坡变形[J]. 水文地质工程地质, 2011, 38(1):110-113.
刘汉东, 王思敬. 滑坡预测预报非线性动力学方法[J]. 华北水利水电学院学报, 2001, 22(3):123-126.
王朝阳, 许强, 范宣梅,等. 灰色新陈代谢GM(1,1)模型在滑坡变形预测中的应用[J]. 水文地质工程地质, 2009, 36(2):108-111

3. 毕业设计(论文)进程安排

2016年1月至2月,查阅资料,掌握论文的研究背景,完成开题报告

2016年3月 学习滑坡预测相关的理论和模型,学习粒子群优化算法和matlab应用软件

2016年4月 根据典型滑坡位移监测数据,进行基于突变理论的非线性动力模型位移预测程序代码的编写和计算,论文部分撰写

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