基本信息

书名:露天矿山边坡和排土场灾害预警及控制技术

原价：38.00元

作者:谢振华

出版社：冶金工业出版社

出版日期：2015年3月1日

ISBN：9787502468620

字数：

页码：261

版次：第1版

装帧：平装

开本：16

商品重量：259 g

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《露天矿山边坡和排土场灾害预警及控制技术》由冶金工业出版社出版。《露天矿山边坡和排土场灾害预警及控制技术》可供从事矿山安全生产的管理人员、技术人员和研究人员使用，也可供其他从事安全生产工作的人员参考。

目录

1露天矿山边坡和排土场灾害预警技术研究现状
1.1边坡和排土场灾害分析
1.1.1边坡灾害分析
1.1.2排土场灾害分析
1.2边坡稳定性分析的研究现状
1.2.1边坡稳定性影响因素
1.2.2边坡稳定性分析方法
1.3边坡失稳控制技术的研究现状
1.3.1边坡失稳控制方法的分类
1.3.2边坡失稳控制方法概述
1.4边坡和排土场灾害预警方法的研究现状
1.4.1危机预警方法
1.4.2地质灾害预警方法
1.4.3区域降雨型滑坡气象预警方法
1.4.4边坡和排土场灾害预警方法
1.5边坡及排土场灾害应急救援系统的研究现状
1.5.1应急救援系统研究现状
1.5.2应急救援系统的应用
1.6滑坡预警系统的研究现状
1.6.1国内滑坡预警系统的研究现状
1.6.2国外滑坡预警系统的研究现状
2露天矿山边坡和排土场灾害预警的基础理论
2.1指标权重确定的基础理论
2.1.1指标权重的确定方法
2.1.2Gl法的基本原理
2.1.3未确知有理数法的基本原理
2.1.4粗糙集理论的基本原理
2.2预警方法的基础理论
2.2.1可拓理论
2.2.2神经网络
2.2.3案例推理
2.3灾害应急救援的基础理论
2.3.1灾害应急救援体系的构成
2.3.2灾害应急响应机制的建立
2.3.3边坡及排土场灾害应急救援
3露天矿山边坡和排土场灾害预警指标体系研究
3.1指标体系的构建原则和方法
3.1.1指标体系的构建原则
3.1.2指标体系的构建方法
3.2边坡灾害预警指标体系的建立
3.2.1边坡灾害中长期预警指标体系
3.2.2边坡灾害短期预警指标体系
3.3排土场灾害预警指标体系的建立
3.3.1排土场灾害中长期预警指标体系
3.3.2排土场灾害短期预警指标体系
3.4边坡和排土场灾害预警指标的预警准则
3.4.1边坡灾害预警指标的取值范围
3.4.2排土场灾害预警指标的取值范围
4露天矿山边坡和排土场灾害预警指标权重研究
4.1基于未确知有理数的短期预警指标权重的确定
4.2基于粗糙集的短期预警指标权重的确定
4.3基于Gl法的中长期预警指标权重的确定
5露天矿山边坡和排土场灾害预警方法的研究
5.1边坡和排土场灾害预警方法的选取
5.2基于可拓理论的排土场灾害短期预警方法的研究及应用
5.2.1可拓理论的评价预警模型
5.2.2实例应用
5.3基于RBF神经网络的边坡灾害短期预警方法的研究及应用
5.3.1RBF神经网络的结构和算法
5.3.2RBF神经网络的预警模型
5.3.3实例应用
5.4基于BP神经网络的边坡灾害中长期预警方法的研究及应用
5.4.1BP神经网络的结构和算法
5.4.2BP神经网络的预警模型
5.4.3实例应用
5.5基于案例推理的排土场灾害中长期预警方法的研究及应用
5.5.1滑坡案例收集
5.5.2实例应用
6露天矿山边坡和排土场灾害预警系统的研究
6.1边坡灾害预警信息系统的构建
6.1.1数据库的构建
6.1.2露天矿山边坡灾害预警信息系统窗体设计
6.2露天矿山边坡灾害预警信息系统实例应用
6.2.1马鞍山南山采场边坡现状及特征
6.2.2马鞍山南山采场边坡灾害预警信息系统应用
6.2.3马鞍山南山矿BP网络预警及信息系统预警结果对比
6.3排土场滑坡预警管理系统的设计
6.3.1系统的总体结构设计
6.3.2系统开发模式的选择
6.3.3系统开发工具及数据库选取
6.4排土场滑坡预警管理系统的功能实现
6.4.1系统主界面
6.4.2用户管理模块
6.4.3数据管理模块
6.4.4案例管理模块
6.4.5预警管理模块
6.4.6应急管理模块
7露天矿山边坡和排土场灾害控制对策及机理研究
7.1边坡失稳控制方法体系研究
7.1.1边坡失稳控制方法的对比
7.1.2边坡失稳控制方法的选取
7.2分层多次高压注浆预应力锚固技术机理研究
7.2.1水力劈裂的过程
7.2.2水力劈裂作用的断裂力学分析和起劈压力确定
7.3复合锚固桩技术机理研究
7.3.1复合锚固桩技术机理
7.3.2复合锚固桩的力学特性
8分层多次高压注浆预应力锚固技术研究
8.1高压注浆锚固技术应力分布实验室研究
8.1.1试验目的
8.1.2试验过程
8.1.3预制锚固体实验过程
8.1.4实验室测试结果分析
8.2分层多次高压注浆现场试验
8.2.1现场试验目的
8.2.2现场试验条件
8.2.3现场试验方案
8.2.4现场试验过程
8.2.5现场试验数据分析
8.3边坡失稳控制技术的计算机模拟
参考文献

内容提要

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文摘

页：



目前，确定中心的常用方法有以下几类：
（1）随机选取RBF中心（直接计算法）。这是确定RBF中心一种最简单的方法，RBF中心从输入样本数据中随机选取且固定。这样隐单元输出就是已知向量，网络的连接权就可通过解线性方程组来确定。对于给定的问题，如果样本数据的分布具有典型性，则此方法是一种简单可行的方法。但在大多数情况下，由于输入数据样本具有一定的冗余性，这种中心的选取方法就显得无能为力了。
（2）有监督学习选取RBF中心。在这种方法中，RBF中心以及网络的其他自由参数都是通过有监督的学习来确定的，一般是通过梯度下降法、共轭梯度法等方法来确定。
（3）自组织学习算法选取RBF中心。在这种方法中，RBF网络的中心通过自组织学习来确定其位置。自组织学习的目的是使RBF网络的中心位于输入空间重要的区域，使选取的中心形成一个特定的分布规律，它表征着输入样本空间的固有特征。
（4）正交回归方法选取RBF中心。这是一种重要的RBF网络学习方法，RBF中心从样本数据中按照一定规则合理地选取，隐层单元数目在学习过程中动态调节，并且可以保证学习误差不大于给定值。
（5）采用进化优选算法选取RBF网络中心。该方法利用进化策略在求解空间内对选择路径进行多点随机搜索，并找出最优路径。由于进化策略的随机性，因此所有的选择路径都有可能被搜索，这使它有可能找到网络全局最优解。

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