大型調水工程安全信息感知生成與利用

緒論
1．1 概述
1．2 國內外研究現狀
1．3 關鍵問題
參考文獻
第一篇 感知系統(tǒng)提升
第1章 新型監(jiān)測儀器選型
1．1 固定式測斜儀
1．2 硅諧振水位計
1．3 土壤墑情傳感器
1．4 柔性位移計
第2章 智能一體化測量裝置研制
2．1 研制背景
2．2 應用需求
2．3 低功耗設計
2．4 硬件設計
2．5 電源規(guī)劃
第3章 感知網絡優(yōu)化
3．1 局域無線組網方法
3．2 廣域無線組網方法
3．3 混合組網策略
3．4 應用舉例
3．5 無線傳感器網絡
第4章 監(jiān)測系統(tǒng)可靠性提升
4．l 概述
4．2 可靠性設計任務
4．3 可靠性設計關鍵技術
第5章 數據采集及分析軟件開發(fā)
5．1 智能數據采集軟件
5．2 外部系統(tǒng)數據融合軟件
第6章 安全監(jiān)測與檢測體系融合
6．1 概述
6．2 研究內容及技術線路
第二篇 缺失數據生成
第1章 概述
1．1 研究背景
1．2 研究現狀
1．3 研究內容與技術線路
第2章 生成式對抗網絡
2．l生成式對抗網絡定義
2．2 模型結構
2．3 訓練方法
2．4 解的存在性和收斂性
第3章 模型建立與平臺軟件選擇
3．1 模型建立
3．2 平臺軟件選擇
第4章 工程實例
4．1 數據預處理
4．2 網絡設置及訓練
4．3 某引水隧洞水擊數據生成
參考文獻
第三篇 實測數據利用
第1章 概述
1．1 研究背景及意義
1．2 邊坡系統(tǒng)可靠度研究進展
1．3 本篇主要研究內容與技術路線
第2章 高填方渠道特點及邊坡系統(tǒng)可靠度分析方法
2．1 高填方渠道邊坡的特點及主要破壞形式
2．2 邊坡可靠度概念及分析方法
2．3 邊坡體系可靠度及其數學模型
第3章 可靠度分析中的機器學習方法
3．1 機器學習原理及分類
3．2 統(tǒng)計學習方法
3．3 支持向量機法
第4章 基于ABe-SVR邊坡體系可靠度分析
4．1 模型訓練數據集的獲取
4．2 SV_R回歸函數
4．3 模型訓練與參數優(yōu)化
4．4 基于MCS的ABC-SVR響應面法
4．5 算例驗證
參考文獻
附件