基于支持向量机的尾矿库风险预测算法研究

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基于支持向量机的尾矿库风险预测算法研究

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基于支持向量机的尾矿库风险预测算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-21页
1.1 研究背景及意义	第10-12页
1.2 国内外研究现状	第12-19页
1.2.1 尾矿库坝体稳定性研究	第12-16页
1.2.2 人工智能评估	第16-18页
1.2.3 国内外研究现状总结	第18-19页
1.3 本文研究目标与内容	第19-20页
1.3.1 研究目标	第19页
1.3.2 研究内容	第19-20页
1.4 论文组织结构	第20-21页
第2章尾矿库安全风险评价相关理论知识	第21-35页
2.1 尾矿库介绍	第21-28页
2.1.1 尾矿库分类	第21-24页
2.1.2 尾矿库堆坝方式	第24-27页
2.1.3 尾矿库等级	第27-28页
2.2 安全评价指标	第28-34页
2.2.1 坝体位移监测	第29-31页
2.2.2 浸润线监测	第31-32页
2.2.3 干滩长度	第32-33页
2.2.4 库水位监测	第33页
2.2.5 环境量监测	第33-34页
2.3 本章小结	第34-35页
第3章尾矿库风险评价时空模型	第35-47页
3.1 层次分析法	第35-36页
3.2 指标选择	第36-40页
3.2.1 Relief-F特征选择	第36-38页
3.2.2 特征选择结果	第38-40页
3.3 特征值模糊化	第40-43页
3.3.1 隶属度函数	第40页
3.3.2 模型建立	第40-42页
3.3.3 模型矫正	第42-43页
3.4 综合评估	第43-46页
3.4.1 模型评估	第43-44页
3.4.2 实验分析	第44-46页
3.5 本章小结	第46-47页
第4章基于Bagging-SVM的尾矿库风险预测算法	第47-58页
4.1 支持向量机原理	第47-50页
4.2 基于Bagging的并行式集成算法	第50-52页
4.2.1 拔靴算法	第51页
4.2.2 包外样本泛化	第51-52页
4.3 改进Bagging-SVM的尾矿库风险预测算法	第52-54页
4.3.1 堆栈式学习	第53-54页
4.3.2 尾矿库风险等级预测	第54页
4.4 实验结果与分析	第54-57页
4.4.1 尾矿风险预测结果比较	第55-56页
4.4.2 基学习器对风险预测准确率的影响	第56-57页
4.5 本章小结	第57-58页
第5章基于改进CS-SVM尾矿库风险预测算法	第58-69页
5.1 布谷鸟启发式搜索算法	第58-62页
5.1.1 布谷鸟育雏行为	第58-59页
5.1.2 莱维随机游动	第59页
5.1.3 布谷鸟搜索算法	第59-62页
5.2 基于CS-SVM的尾矿库风险预测算法	第62-66页
5.2.1 CS-SVM算法	第62-65页
5.2.2 均衡搜索域	第65-66页
5.3 实验结果分析与比较	第66-68页
5.4 本章小结	第68-69页
第6章结论与展望	第69-71页
6.1 结论	第69-70页
6.2 展望	第70-71页
参考文献	第71-74页
致谢	第74-75页
攻读学位期间参加的科研项目和成果	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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