基于支持向量机—可拓学的三峡库区丰都县水库塌岸预测研究
|
摘要
长江三峡水库自2003年6月开始分三阶段蓄水，历经135m、156m和175m的蓄水过程，坝前水位运行在145m～175m之间。长江三峡水利工程已经在发电、航运、供水、抗旱、防洪、生态等方面显现良好的效益。三峡库区地处鄂西渝东，库区地质条件复杂，并易受暴雨等因素影响，一直是滑坡、崩塌及泥石流等地质灾害多发地区。自2003年开始蓄水以来，库区滑坡等地质灾害活动趋于频繁，灾害加剧。长江三峡水库为山区河道型水库，库岸的总长度约5300km，其中441km库岸段稳定性较差。三峡水库蓄水后，库区145m～175m范围内库岸自然条件发生显著变化，造成侵蚀基准面和地下水位的抬高，库水浸泡时间变长、涨落幅度增大、地下水动力作用加强，加快库岸塌岸进程，对库岸人民生命财产和生产生活、生态环境、水库运营等造成严重影响，塌岸是影响三峡库区的重大地质灾害问题。
国内外水库塌岸研究成果更多地集中于土质岸坡为主的平原地区冲磨蚀型水库塌岸问题，对三峡库区这类山区河道型水库塌岸研究相对不足，急需建立起适合于三峡库区的水库塌岸预测模型和方法体系。工程技术人员和学者已经广泛开展针对三峡河道型水库特点的库岸稳定性评价研究，从不同角度提出了塌岸预测方法，但研究普遍处于探索阶段，还需要不断深入研究和实践验证。
论文以承担的三峡库区坡岸地质条件调查项目为基础，经过对三峡水库重庆段库区现场地质条件调查研究，概述了丰都县自然地理和水文地质情况，对丰都县长江干流及主要支流库岸的工程地质条件进行详细的调查研究，对影响岸坡稳定性的主要因素进行归纳研究，结合既有研究成果与现场地质调查资料，研究了影响丰都县水库塌岸破坏模式，对塌岸评价预测参数量化和取值进行研究，基于非线性理论方法建立水库塌岸非线性评价预测模型和方法体系，为三峡水库地质灾害防治工程提供依据。
论文首次建立了基于核主成分—最小二乘支持向量机—可拓学的非线性水库塌岸评价预测模型，以丰都县岩质岸坡为研究对象，对156m和175m蓄水位的水库塌岸进行了预测研究。论文在核函数理论研究的基础上，利用核函数强大的非线性数据的处理和挖掘能力，对水库塌岸的影响因素进行了降维处理。在Matlab软件平台上，利用基于核函数的主成分分析算法对丰都县塌岸的主要影响因素进行提取，并取得了良好的效果。为基于最小二乘支持向量机和可拓学塌岸预测研究奠定基础。论文对最小二乘支持向量机的基本理论，多类分类问题，及核函数的选取及优化行了研究。在Matlab平台上构建了最小二乘支持向量机水库塌岸预测模型，采取“一对多方法”方法分别对156m和175m蓄水位的水库塌岸范围进行预测，并对库岸稳定性进行评价，将预测评价结果与经验公式计算结果对比表明，预测取得了良好的结果。以可拓学理论为基础，论文研究了可拓评判建模过程及方法，进行了权重系数的修正，运用水库塌岸可拓评判方法软件完成了论文中的相关成果运算，经过反算测试证明，程序计算得出的预测结果成果正确，程序算法合理，实现了良好的预测评价效果。
以丰都县库岸岩质岸坡为例，应用论文中建立的水库塌岸非线性预测模型对156m和175m蓄水位库岸可能发生塌岸的影响范围进行了预测，并对库岸稳定性等级进行了评价。利于地理信息系统及可视化技术，对库岸进行三维可视化，做为定性的辅助分析。经过对比、分析、研究可知，基于非线性评价的结果比传统方法所得结果更符合水库库岸实际，更客观合理。研究成果可为丰都县及三峡库区其它水库塌岸预测及库岸防治工程提供研究参考。
通过对三峡库区丰都水库塌岸预测研究，取得了以下主要成果和结论：
1．采用非线性的理论方法，首次建立了基于核主成分—最小二乘支持向量机—可拓学的非线性水库塌岸预测模型。该模型可以针对不同结构类型、不同塌岸模式、不同蓄水位的坡岸进行塌岸预测与库岸稳定性评价，模型可普遍用于山区河道型水库塌岸预测，可移植性好。
2．主成分理论对丰都县岩质岸坡的库岸稳定性影响因素进行降维，Matlab软件平台上，利用基于核函数的主成分分析算法对丰都县水库塌岸主要影响因素进行了提取，在影响高程及宽度的11个影响因素和库岸稳定性的影响13个因素中，分别提取出7个和9个主成分最强相关的因素，计算结果核主成分可以代替原始影响因素进行评价预测。
3．首次引入基于最小二乘支持向量机方法进行水库塌岸及影响高程、宽度预测，就丰都县14个调查区段的各塌岸风险坡段，分别对156m和175m蓄水位条件，分别采用最小二乘支持向量机和可拓学两种非线性方法进行水库塌岸影响范围预测和稳定性评价计算。
4．通过对最小二乘支持向量机和可拓学两种方法的塌岸预测结果对比分析可知，二种非线性水库塌岸预测结果基本相似，并与野外实际调查结论相符。验证了非线性理论处理水库塌岸问题的能力，说明采用非线性理论构建山区河道型水库塌岸预测模型是科学可行的，研究方法具有创新性，具有应用和推广的价值，体现了论文选题与研究具有科学意义和实用价值。
5．基于ARCGIS地理信息平台，引入地理信息可视化技术，对库岸滑坡体进行三维可视化，进行辅助分析。应用三维可视化分析得出与预测结果基本吻合的分析结论，增加了塌岸预测与稳定性评价的直观性，为塌岸预测范围的定量化预测提供能力提升空间。
The Yangtze river three gorges reservoir has began to three stage impoundmentsince June,2003, through135m and156m and175m water storage process, thewater level of dam front running between145m and175m. The three gorges waterproject has appeared good benefit in power generation, shipping, water supply,drought, flood control, ecological aspects. Three gorges reservoir area which has thecomplex geological conditions is located in the west of Chongqing and the east ofHubei, and vulnerable to the impact of factors such as the rain, has always beengeological disasters multiple areas such as landslide, collapse, debris flow. Since2003water storage, reservoir geological disasters such as landslide activities tend tofrequent, disaster. The Yangtze river three gorges reservoir is mountain stream typereservoir, the total length of the reservoir bank about5300km,441km of which haspoor reservoir Bank stability. After the impoundment of the three gorges reservoir,area between145m and175m of the reservoir bank within the scope of naturalcondition change significantly, resulting in the base level of erosion and undergroundwater level up, the library water soak time variable length, fluctuation amplitudeincreases, strengthening groundwater dynamic effect, and speeding up the libraryshore bank collapse process, causing serious influence of the reservoir bank people'slife and property and production life, ecological environment, reservoir operation,bank collapse is a major geological disasters problem of influencing the ThreeGorges Reservoir Area.
Reservoir bank collapse research results at home and abroad more focus on thesoil bank primarily plain region impact abrasion type library shore reservoir bankcollapse problem, for three gorges reservoir area this kind of mountain stream typereservoir bank collapse having relatively insufficient research, it is urgent toestablish suitable for the three gorges reservoir area of the reservoir bank stabilityevaluation and bank collapse prediction model and method system. Engineering andtechnical personnel and scholars have widely carried out in three gorges river typereservoir characteristics of stability evaluation of the reservoir bank, from differentperspectives putting forward the method of bank collapse prediction, but the study generally are in exploration stage, still need further research and practiceverification.
The paper is based on taking bank geological conditions survey projects of thethree gorges reservoir area, through the three gorges reservoir of Chong Qing sectionof the site geological conditions investigation, summarizes the Fengdu Countynatural geography and hydrogeology condition, to Fengdu County Yangtze rivermain stream and main tributaries of the engineering geological conditions of thereservoir bank on detailed investigation and research, on the influence of the mainfactors of the slope stability research, combining both research results and the fieldgeology survey material, studying influencing reservoir bank collapse failure modeof Fengdu County, the bank collapse prediction parameter quantitative evaluationand value, based on the nonlinear theory method to establish reservoir bank collapsenonlinear evaluation prediction model and method system for the three gorgesreservoir geological disaster prevention project to provide basis.
The paper set up for the first time basing on kernel principal component-leastsquares support vector product-extenics nonlinear reservoir bank caving evaluationprediction model, taking Fengdu County as the research object of rock slope, to the156m and175m of reservoir bank collapse evaluating prediction research. Thepaper is based on kernel function theoretical research, using the ability of Kernelfunction strong nonlinear data processing and mining, to the reservoir bank collapseof the influence factors to the dimension reduction processing. In the Matlabsoftware platform, to the Fengdu County bank collapse of the main influence factorsto the extraction basing on kernel function of principal component analysisalgorithm, and has obtained the good effect. Based on least squares support vectormachine and extenics bank collapse prediction research lay the foundation. Thethesis on least squares support vector machine theory, many kinds of classificationproblem, and the selection of kernel function and optimization has done research. Inthe Matlab platform construction of the reservoir bank collapse prediction leastsquares support vector machine model, adopt “one-to-many method” classificationmethod respectively on156m and175m of reservoir bank stability prediction, andthe predicted results and experience formula calculation results are compared, andachieved good results. On the basis of the theory of extenics, this paper studies theextension evaluation modeling process and method, the weight coefficient ofcorrection, realize a good evaluation effect. Using the software to finish my paper the relevant achievements operation,after back calculation test, the programcalculated results of prediction results correctly, and the program algorithm isreasonable.
Taking reservoir bank slope rock of Fengdu County as an example, theapplication of the thesis established reservoir bank caving nonlinear predictionmodel of156m and175m storage level bank stability level evaluation predictionand forecasted the possible scope of the influence of bank collapse.Using thegeographic information system and visualization techniques, proceeds the reservoirbank for3D visualization and qualitative auxiliary analysis. By comparison, analysis,research, it is known that based on nonlinear evaluation results is more accordingwith reservoir shore practical than the traditional method, and more objective andreasonable. Research results for the three gorges reservoir Fengdu County and otherreservoir bank collapse prediction and prevention and control project of the reservoirbank provide reference for researchers.
Through reservoir bank collapse prediction research of the three gorgesreservoir area of the reservoir bank Fengdu County, obtained the following mainresults and conclusions:
1.By using nonlinear theory method firstly sets up basing on kernel principalcomponent-least squares support vector machine-extenics nonlinear reservoir bankcaving forecast model. This model can be used in different structure types, differentbank collapse mode, different storage level bank of reservoir bank stabilityevaluation and bank collapse prediction, model can be widely used in mountainstream type reservoir bank collapse prediction, good portability.
2.Using kernel principal component theory to Fengdu County reservoir bankcaving main influence factors to the extraction, In the influence height and width ofthe11influence factors and the factors influencing the stability of the reservoir bank13factors, extracts respectively7and9factors of the strongest related principalcomponent, the calculation results kernel principal component replace the originalinfluence factors evaluating and predicting
3.Introducing for the first time based on least squares support vector machinemethod proceed reservoir bank caving and influencing height, width prediction.For14coastal library of Fengdu County, respectively the156m and175m storagelevel conditions, respectively by means of least squares support vector machine and extenics two nonlinear method proceeding reservoir bank collapse evaluation and theinfluence range prediction calculation.
4.By comparing least squares support vector machine and extension theory thattwo methods of bank collapse prediction results analyzing that two kinds ofnonlinear reservoir bank collapse prediction results are basically similar, and withfield investigation conclusion consistent, Verify the ability of the nonlinear theoryprocessing reservoir bank collapse question, explaining that the adoption ofnonlinear theory constructing mountain stream type reservoir bank collapseprediction model is scientific and feasible, the study method is innovative, has theapplication and popularization of value, embodies the thesis and research withscientific significance and practical value.
5.Based on the ARCGIS geographic information platform, introducesgeographic information visualization techniques, for the landslide of the reservoirbank proceeding3d visualization, auxiliary analysis. The geographic informationsystem platform of the reservoir bank of3D visualization increases intuitiveness ofthe stability evaluation of the reservoir, and for bank collapse height, widthprediction quantitative prediction with the ability to rise.
国内外水库塌岸研究成果更多地集中于土质岸坡为主的平原地区冲磨蚀型水库塌岸问题，对三峡库区这类山区河道型水库塌岸研究相对不足，急需建立起适合于三峡库区的水库塌岸预测模型和方法体系。工程技术人员和学者已经广泛开展针对三峡河道型水库特点的库岸稳定性评价研究，从不同角度提出了塌岸预测方法，但研究普遍处于探索阶段，还需要不断深入研究和实践验证。
论文以承担的三峡库区坡岸地质条件调查项目为基础，经过对三峡水库重庆段库区现场地质条件调查研究，概述了丰都县自然地理和水文地质情况，对丰都县长江干流及主要支流库岸的工程地质条件进行详细的调查研究，对影响岸坡稳定性的主要因素进行归纳研究，结合既有研究成果与现场地质调查资料，研究了影响丰都县水库塌岸破坏模式，对塌岸评价预测参数量化和取值进行研究，基于非线性理论方法建立水库塌岸非线性评价预测模型和方法体系，为三峡水库地质灾害防治工程提供依据。
论文首次建立了基于核主成分—最小二乘支持向量机—可拓学的非线性水库塌岸评价预测模型，以丰都县岩质岸坡为研究对象，对156m和175m蓄水位的水库塌岸进行了预测研究。论文在核函数理论研究的基础上，利用核函数强大的非线性数据的处理和挖掘能力，对水库塌岸的影响因素进行了降维处理。在Matlab软件平台上，利用基于核函数的主成分分析算法对丰都县塌岸的主要影响因素进行提取，并取得了良好的效果。为基于最小二乘支持向量机和可拓学塌岸预测研究奠定基础。论文对最小二乘支持向量机的基本理论，多类分类问题，及核函数的选取及优化行了研究。在Matlab平台上构建了最小二乘支持向量机水库塌岸预测模型，采取“一对多方法”方法分别对156m和175m蓄水位的水库塌岸范围进行预测，并对库岸稳定性进行评价，将预测评价结果与经验公式计算结果对比表明，预测取得了良好的结果。以可拓学理论为基础，论文研究了可拓评判建模过程及方法，进行了权重系数的修正，运用水库塌岸可拓评判方法软件完成了论文中的相关成果运算，经过反算测试证明，程序计算得出的预测结果成果正确，程序算法合理，实现了良好的预测评价效果。
以丰都县库岸岩质岸坡为例，应用论文中建立的水库塌岸非线性预测模型对156m和175m蓄水位库岸可能发生塌岸的影响范围进行了预测，并对库岸稳定性等级进行了评价。利于地理信息系统及可视化技术，对库岸进行三维可视化，做为定性的辅助分析。经过对比、分析、研究可知，基于非线性评价的结果比传统方法所得结果更符合水库库岸实际，更客观合理。研究成果可为丰都县及三峡库区其它水库塌岸预测及库岸防治工程提供研究参考。
通过对三峡库区丰都水库塌岸预测研究，取得了以下主要成果和结论：
1．采用非线性的理论方法，首次建立了基于核主成分—最小二乘支持向量机—可拓学的非线性水库塌岸预测模型。该模型可以针对不同结构类型、不同塌岸模式、不同蓄水位的坡岸进行塌岸预测与库岸稳定性评价，模型可普遍用于山区河道型水库塌岸预测，可移植性好。
2．主成分理论对丰都县岩质岸坡的库岸稳定性影响因素进行降维，Matlab软件平台上，利用基于核函数的主成分分析算法对丰都县水库塌岸主要影响因素进行了提取，在影响高程及宽度的11个影响因素和库岸稳定性的影响13个因素中，分别提取出7个和9个主成分最强相关的因素，计算结果核主成分可以代替原始影响因素进行评价预测。
3．首次引入基于最小二乘支持向量机方法进行水库塌岸及影响高程、宽度预测，就丰都县14个调查区段的各塌岸风险坡段，分别对156m和175m蓄水位条件，分别采用最小二乘支持向量机和可拓学两种非线性方法进行水库塌岸影响范围预测和稳定性评价计算。
4．通过对最小二乘支持向量机和可拓学两种方法的塌岸预测结果对比分析可知，二种非线性水库塌岸预测结果基本相似，并与野外实际调查结论相符。验证了非线性理论处理水库塌岸问题的能力，说明采用非线性理论构建山区河道型水库塌岸预测模型是科学可行的，研究方法具有创新性，具有应用和推广的价值，体现了论文选题与研究具有科学意义和实用价值。
5．基于ARCGIS地理信息平台，引入地理信息可视化技术，对库岸滑坡体进行三维可视化，进行辅助分析。应用三维可视化分析得出与预测结果基本吻合的分析结论，增加了塌岸预测与稳定性评价的直观性，为塌岸预测范围的定量化预测提供能力提升空间。
The Yangtze river three gorges reservoir has began to three stage impoundmentsince June,2003, through135m and156m and175m water storage process, thewater level of dam front running between145m and175m. The three gorges waterproject has appeared good benefit in power generation, shipping, water supply,drought, flood control, ecological aspects. Three gorges reservoir area which has thecomplex geological conditions is located in the west of Chongqing and the east ofHubei, and vulnerable to the impact of factors such as the rain, has always beengeological disasters multiple areas such as landslide, collapse, debris flow. Since2003water storage, reservoir geological disasters such as landslide activities tend tofrequent, disaster. The Yangtze river three gorges reservoir is mountain stream typereservoir, the total length of the reservoir bank about5300km,441km of which haspoor reservoir Bank stability. After the impoundment of the three gorges reservoir,area between145m and175m of the reservoir bank within the scope of naturalcondition change significantly, resulting in the base level of erosion and undergroundwater level up, the library water soak time variable length, fluctuation amplitudeincreases, strengthening groundwater dynamic effect, and speeding up the libraryshore bank collapse process, causing serious influence of the reservoir bank people'slife and property and production life, ecological environment, reservoir operation,bank collapse is a major geological disasters problem of influencing the ThreeGorges Reservoir Area.
Reservoir bank collapse research results at home and abroad more focus on thesoil bank primarily plain region impact abrasion type library shore reservoir bankcollapse problem, for three gorges reservoir area this kind of mountain stream typereservoir bank collapse having relatively insufficient research, it is urgent toestablish suitable for the three gorges reservoir area of the reservoir bank stabilityevaluation and bank collapse prediction model and method system. Engineering andtechnical personnel and scholars have widely carried out in three gorges river typereservoir characteristics of stability evaluation of the reservoir bank, from differentperspectives putting forward the method of bank collapse prediction, but the study generally are in exploration stage, still need further research and practiceverification.
The paper is based on taking bank geological conditions survey projects of thethree gorges reservoir area, through the three gorges reservoir of Chong Qing sectionof the site geological conditions investigation, summarizes the Fengdu Countynatural geography and hydrogeology condition, to Fengdu County Yangtze rivermain stream and main tributaries of the engineering geological conditions of thereservoir bank on detailed investigation and research, on the influence of the mainfactors of the slope stability research, combining both research results and the fieldgeology survey material, studying influencing reservoir bank collapse failure modeof Fengdu County, the bank collapse prediction parameter quantitative evaluationand value, based on the nonlinear theory method to establish reservoir bank collapsenonlinear evaluation prediction model and method system for the three gorgesreservoir geological disaster prevention project to provide basis.
The paper set up for the first time basing on kernel principal component-leastsquares support vector product-extenics nonlinear reservoir bank caving evaluationprediction model, taking Fengdu County as the research object of rock slope, to the156m and175m of reservoir bank collapse evaluating prediction research. Thepaper is based on kernel function theoretical research, using the ability of Kernelfunction strong nonlinear data processing and mining, to the reservoir bank collapseof the influence factors to the dimension reduction processing. In the Matlabsoftware platform, to the Fengdu County bank collapse of the main influence factorsto the extraction basing on kernel function of principal component analysisalgorithm, and has obtained the good effect. Based on least squares support vectormachine and extenics bank collapse prediction research lay the foundation. Thethesis on least squares support vector machine theory, many kinds of classificationproblem, and the selection of kernel function and optimization has done research. Inthe Matlab platform construction of the reservoir bank collapse prediction leastsquares support vector machine model, adopt “one-to-many method” classificationmethod respectively on156m and175m of reservoir bank stability prediction, andthe predicted results and experience formula calculation results are compared, andachieved good results. On the basis of the theory of extenics, this paper studies theextension evaluation modeling process and method, the weight coefficient ofcorrection, realize a good evaluation effect. Using the software to finish my paper the relevant achievements operation,after back calculation test, the programcalculated results of prediction results correctly, and the program algorithm isreasonable.
Taking reservoir bank slope rock of Fengdu County as an example, theapplication of the thesis established reservoir bank caving nonlinear predictionmodel of156m and175m storage level bank stability level evaluation predictionand forecasted the possible scope of the influence of bank collapse.Using thegeographic information system and visualization techniques, proceeds the reservoirbank for3D visualization and qualitative auxiliary analysis. By comparison, analysis,research, it is known that based on nonlinear evaluation results is more accordingwith reservoir shore practical than the traditional method, and more objective andreasonable. Research results for the three gorges reservoir Fengdu County and otherreservoir bank collapse prediction and prevention and control project of the reservoirbank provide reference for researchers.
Through reservoir bank collapse prediction research of the three gorgesreservoir area of the reservoir bank Fengdu County, obtained the following mainresults and conclusions:
1.By using nonlinear theory method firstly sets up basing on kernel principalcomponent-least squares support vector machine-extenics nonlinear reservoir bankcaving forecast model. This model can be used in different structure types, differentbank collapse mode, different storage level bank of reservoir bank stabilityevaluation and bank collapse prediction, model can be widely used in mountainstream type reservoir bank collapse prediction, good portability.
2.Using kernel principal component theory to Fengdu County reservoir bankcaving main influence factors to the extraction, In the influence height and width ofthe11influence factors and the factors influencing the stability of the reservoir bank13factors, extracts respectively7and9factors of the strongest related principalcomponent, the calculation results kernel principal component replace the originalinfluence factors evaluating and predicting
3.Introducing for the first time based on least squares support vector machinemethod proceed reservoir bank caving and influencing height, width prediction.For14coastal library of Fengdu County, respectively the156m and175m storagelevel conditions, respectively by means of least squares support vector machine and extenics two nonlinear method proceeding reservoir bank collapse evaluation and theinfluence range prediction calculation.
4.By comparing least squares support vector machine and extension theory thattwo methods of bank collapse prediction results analyzing that two kinds ofnonlinear reservoir bank collapse prediction results are basically similar, and withfield investigation conclusion consistent, Verify the ability of the nonlinear theoryprocessing reservoir bank collapse question, explaining that the adoption ofnonlinear theory constructing mountain stream type reservoir bank collapseprediction model is scientific and feasible, the study method is innovative, has theapplication and popularization of value, embodies the thesis and research withscientific significance and practical value.
5.Based on the ARCGIS geographic information platform, introducesgeographic information visualization techniques, for the landslide of the reservoirbank proceeding3d visualization, auxiliary analysis. The geographic informationsystem platform of the reservoir bank of3D visualization increases intuitiveness ofthe stability evaluation of the reservoir, and for bank collapse height, widthprediction quantitative prediction with the ability to rise.
引文
[1]张曙光，周曼.三峡枢纽水库运行调度[J].中国工程科学，2011，13(07)：61-65.
[2]童广勤，余祖湛，钟言.三峡水库蓄水后地质灾害活跃性强度指数研究[J].人民长江，2011，42(22):23-26.
[3]张倬元，王士天，王兰生.工程地质分析原理[M].北京：地质出版，1994.
[4]官厅水库坍岸研究小组.水库坍岸研究[M].北京:水利电力出版社，1958.
[5]王多银，周世良，刘明维，等.库岸地质灾害成因及其防护对策探讨[J].重庆交通学院学报，2004，23(2)：98-101.
[6]肖盛燮，陈洪凯，耿大玉，等著.库岸地质灾害与交通建设开发一体化模式[M].北京:地质出版社，2002.
[7]黄润秋，贾振邦编著.环境学基础基础教程[M].北京：高等教育出版社，1997.
[8]鲁桂春.官厅水库库岸塌岸机理与治理措施[J].北京水务，2011，(1)：46-48.
[9]尹跃进，刘明寿.湖南己建水库库岸再造特征及规律研究[J].湖南水利，1999，(3):7-9.
[10]张同德，李文家，王红声.潼关至三门峡河段治理回顾及对策研究[J].人民黄河，2001，23(12)：26-28.
[11]李永乐.三门峡水库库岸坍塌成因分析与防治措施研究[J].水土保持学报，2003，17(6)：129-132.
[12]国土资源部.三峡库区地质灾害防治总体规划[J].国土资源通讯，2002（03）：5-9.
[13]水利部长江水利委员会.长江三峡库区城镇坍岸处理规划工作大纲[R].2001.
[14]葛华.三峡库区塌岸预测与防治措施研究-以重庆市万州区为例[D].成都：成都理工大学博士学位论文，2006.
[15]三峡库区地质灾害防治工作指挥部.湖北省秭归县沙镇溪镇千将坪滑坡[J].中国地质灾害与防治学报，2003，14(3)：24-25.
[16]伍法权.工程地质力学研究[M].北京：地质出版社，2004.
[17]陈剑平，王清，阙金声，等.三峡库区塌岸地质条件研究(开县，忠县，丰都，武隆，长寿，涪陵库区)[R].长春：吉林大学建设工程学院，2005.
[18]维·尼·诺沃日洛夫著.长春地质勘探学院工程地质教研室翻译组译.工程地质学(第二册)[M].长春：长春地质勘探学院出版科，1956.
[19]萨瓦连斯基.工程地质手册[M].北京：地质出版社，1959.
[20]洛姆塔泽编，李生林，刘惠兰译.工程动力地质学[M].北京：地质出版社，1985.
[21]Terzaghi,k.Mechanism of landslide,In Paige,s.,Application of Geology to EngineeringPractice[M],Geol.Soc.of American.New York,1950.
[22]HvorslevM-J.Time lag and soil permeability in groundwater observation[M].Exp State CropsEng,US Army,Vick sburg,Mississippi,1951.
[23]Morgensten N.R,Price V.E.The analysis of stability of general surface[J].Geotechnique,1965,15(1):79-93.
[24]Fjita H. Influence of water level fluctuations in a reservoir on slope stability[J].Bulletin of theInternational Association of Engineering Geology,1977,170-173.
[25]Schuster R.L.Reservoir-induced Landslides. Bulletin of the International Association ofEngineering Geology,1979,8-15.
[26]卢桂兰，陶永霞.河南三门峡库区塌岸成因分析[J].黄河水利职业技术学院学报，2002，1(2)：21-23.
[27]李永乐.三门峡水库库岸坍塌成因分析与防治措施研究[J].水土保持学报，2003，17(6)：34-35.
[28]宋岳，段世委，陈书文.官厅水库塌岸影响因素分析[J].水利水电设计，2004，1(2)：34-37.
[29]王国强，吴道祥，刘洋，等.巢湖凤凰山滑坡形成机制和稳定性分析[J].岩土工程学报，2002，24(5)：645-649.
[30]王俊，李小雄，王常敏.水电工程高边坡变形机理与工程治理[J].华北水利水电学院学报，2002，23(4)：26-29.
[31]缪吉伦.库岸再造机理及坍岸防治研究[J].重庆交通大学学报，2003，3(22)：124-126.
[32]罗晓红，李进元.水库蓄水对库岸滑坡影响分析[J].水电站设计，2003，19(3)：61-63.
[33]刘国霖.黄蜡石滑坡变形中的匿动力[J].三峡大学学报(自然科学版)，2006，28(4)：289-293.
[34]刘景儒，吴树仁，张永双，等.金沙江下虎跳滑石板滑坡破坏机理及稳定性分析[J].工程地质学报，2007，15(2)：193-199.
[35]童艳光，吴启红.锦屏东大桥左岸滑坡机理分析及治理设计[J].工程建设，2007，39(5)：34-37.
[36]张悼元，王士天，王兰生.工程地质分析原理[M」.北京，地质出版社，1994.
[37]范雪梅，许强，张悼元，等.平推式滑坡成因机制研究[J].力学与工程学报，2008，27(52)：3753-3759.
[38]程昌华，邓伯强.库区风浪对水库港码头建设的影响[J].重庆交通学院学报，2001，20(l)：112-115.
[39]刘红星，夏金梧，王小波，等.长江中下游岸坡变形破坏的主要型式及处理[J].人民长江，2002，33(6)：8-11.
[40]刘红星，王小波，王永平.三峡库区水平层状岩体滑坡特征及稳定性分析[J].人民长江，2002，33(5)：18-20.
[41]孙云志，苏爱军，刘红星，等.万州和平广场滑坡堆积体剪裂面特征分析[J].人民长江，2002，33(6)：14-15.
[42]苏爱军，孙云志，王军怀.万州和平广场滑坡区堆积体物质组成特征、形成过程与防治对策[J].工程地质学报，2004，12(增刊)：142-146.
[43]苏爱军，刘红星，孙云志.三峡库区水平层状滑坡成因研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2004，28(3)：427-430.
[44]栾约生，刘红星.三峡库区巴东县新县城高边坡破坏模式研究[J].人民长江，2005，36(3)：50-51.
[45]吕锋，刘红星，徐伟.三峡库区侏罗系地层人工高边坡破坏机理研究[J].人民长江，2005，36(3)：44-47.
[46]赵成生，石林，刘红星，等.长江中下游河流地质作用与河道演变[J].人民长江，2002，33(12)：1-3.
[47]吴树仁，石菊松，张永双，等.滑坡宏观机理研究—以长江三峡库区为例[J].地质通报，2006，25(7)：874-879.
[48]王多银，周世良，刘明维，等.三峡库区地质灾害治理与港口码头建设一体化模式探讨[J].水运工程，2004，(4)：43-47.
[49]何元宵，许强，朱占雄.典型山区河道型水库塌岸模式研究[J].地质灾害与环境保护，2011，22(1)：63-66.
[50]何元宵.几个典型山区河道型水库塌岸特征与预测参数研究[D].成都：成都理工大学硕士学位论文，2011.
[51]丁中开.三峡库区云阳至奉节段重大新生型滑坡预测评价[D].成都：成都理工大学硕士学位论文，2011.
[52]朱大鹏.三峡库区典型堆积层滑坡复活机理及变形预测研究[D].北京：中国地质大学博士学位论文，2010.
[53]邓宏艳.大型水电工程区库岸滑坡形成机理与水作用影响研究[D].成都：西南交通大学博士研究生学位论文，2011.
[54]李静.滑坡稳定性研究现状综述及思考[J].西部探矿工程，2006，124(8)：278-280.
[55]Fellenius W. Erdstatiche Berechnungen mit Reibung and Kohasion[M].Emst,Berlin,1927.
[56]Janbu N. Earth pressure and bearing capacity calculation by generalized procedure ofslices[C]. Proceeding of the fourth international conference on soil mechanics and foundationengineering,1957.
[57]Morgenstern N.R.,Price V.E. The analysis of the stability of general slip surfaces[J].Geotechnique,1965,15(1):79-93.
[58]Spencer E.A. Method of analysis of the stability of embankments assuming parallel inter-sliceforces[J]. Geotechnique,1967,17(1):11-26.
[59]Sarma S.K.Stability analysis of embankments and slopes[J].Journal of Geotech. Engrg.Div.ASCE,1979,105(12):1511-1524.
[60]Hoek E.Bray J.W.Boyd J.W. The stability of a rock slope containing a wedge resting on twointersecting discontinuities[J]. Quarterly J. Engineering Geology,1973,6(1):64-69.
[61]Chen R.H., Chameau J.L..Three-dimensional limit equilibrium analysis of slopes[J].Geotechnique,1983,33(1):31-40.
[62]冯树仁，丰定祥，葛修润，等.边坡稳定性的三维极限平衡分析方法及应用[J].岩土工程学报，1999，12(6)：657-661.
[63]朱大勇，丁秀丽，邓建辉.基于力平衡的三维边坡安全系数显示解及工程应用[J].岩土力学，2008，29(8)：2011-2016.
[64]唐纯伟，杨石眉，陈世伟.文峪河水库左岸滑坡稳定性分析[J].泥沙研究，2003，(6)：70-74.
[65]王志旺，杨健，张保军，等.水库库岸滑坡稳定性研究[J].岩土力学，2004，25(11)：1837-1840.
[66]郑颖人，时卫民，刘文平，等.三峡库区滑坡稳定性分析中几个问题的研究[J].重庆建筑，2005，(6)：6-12.
[67]杨海巍，冯永.库水位下降对库岸滑坡稳定性的影响[J].铁道建筑，2007，(8)：74-77.
[68]徐青.水利水电工程滑坡稳定性研究及灾害评价[D].南京：河海大学博士学位论文，2005.
[69]张欣海.斜坡稳定性空间预测的模糊稳定系数法[J].矿山地质，1993，14(2)：138-143.
[70]夏元友.系统加权聚类法及其在滑坡稳定性预测中的应用[J].自然灾害学报，1997，6(3)：85-91.
[71]罗先启，刘德富，吴剑，等.雨水及库水作用下滑坡模型试验研究[J].岩石力学与工程学报，2005，24(14)：2476-2483.
[72]程圣国，罗先启，刘德富，等.三峡库区滑坡地质力学模型试验技术研究[J].水利水电技术，2005，36(6)：36-38.
[73]全达伟，张平之.滑坡监测研究及其最新进展[J].传感器世界，2005，(6)：10-14.
[74]许利凯，李世海，朱而千，等.清江水库茅坪滑坡监测与发展趋势预测[J].中国地质灾害与防治学报，2006，17(1)：9-13.
[75]王培建.龙羊峡水电站近坝库岸GPS滑坡监测[J].青海电力，2003，(2)：46-49.
[76]国土资源部地质灾害实时监测预警示范站巫山监测预警示范站.http://www.wss.org.cn/ssjc.aspx，（2012-04-20）.
[77]赵洪波，冯夏庭.非线性位移时间序列预测的进化—支持向量机方法及应用[J].岩土工程学院2003，(4)：468-471.
[78]许传华，李瑞，任青文.基于支持向量机的岩体演化的非线性动力学模型与突变分析[C].温州：2004年全国矿山信息化建设成果及技术交流会论文集，2004.
[79]徐佩华.基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性分区研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2006.
[80]徐佩华.基于人工神经网络的三峡水库库岸稳定性分级[J].吉林大学学报(地球科学版)，2007,37(03)：564-568.
[81]许强，黄润秋，施继承.斜坡稳定性空间预测的神经网络法[J].中国地质灾害与防治学报.1994，5(2)：17-22.
[82]尚敏.基于GIS的三峡库区忠县岸段塌岸研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2007.
[83]张文春，陈剑平，张丽.基于人工神经网络的三峡库区丰都县水库塌岸预测[J].吉林大学学报(地球科学版)，2010，40(2)：378-382.
[84]阙金声.三峡工程涪陵区水库塌岸非线性预测研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2007.
[85]王吉亮.基于人工智能与三维数值模拟的乌竹岭隧道围岩稳定性系统研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2009.
[86]张宇.隧道工程围岩变形预测的人工智能方法及集成[D].北京：北京交通大学硕士学位论文，2009.
[87]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，(6)：8-10.
[88]张国英，何元娇.人工智能知识体系及学科综述[J].计算机教育，2010(08)：205-208.
[89]汤明高.山区河道型水库塌岸预测评价方法及防治技术研究[D].成都：成都理工大学博士学位论文，2007.
[90]杨海燕.大梁水库库区塌岸预测与防护[J].水利水电工程设计，1999，(4)：49-51.
[91]杨华林，杜静虹.应用图解法预测万县市新城区库岸再造带宽度[J].四川地质学报，2001，21(4)：251-252.
[92]徐瑞春.红层与大坝[M].武汉：中国地质大学出版社，2003.
[93]唐朝晖，周爱国，蔡鹤生.三峡库区巫山县城新址库岸再造预测[J].水文地质工程地质，1999，37(5)：37-39.
[94]张奇华，丁秀丽，张杰，等.三峡库区奉节河段库岸蓄水再造研究[J].岩石力学与工程学报，2002，21(7)：1007-1012.
[95]刘天翔.三峡库区塌岸预测方法研究[D].成都：成都理工大学硕士学位论文，2006.
[96]白建光，许强.三峡水库塌岸预测的多元回归法[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版)，2009，(2)：194-198.
[97]唐辉明.长江三峡工程水库塌岸与工程治理研究[J].第四纪研究，2003，23(6)：648-656.
[98]张梁.山区库岸塌岸预测方法综述[J].重庆交通大学学报(自然科学版)，2010，(2)：227-232.
[99]应文玺，郎晓玉，秦茂钊.三峡库区涪陵区白涛镇老区库岸塌岸预测分析[J].中国西部科技，2011，(265)：13-15.
[100]王征亮.三峡库区长寿区库岸塌岸预测的可拓学研究[D].长春：吉林大学硕士学位论文，2005.
[101]谢飞，侯新，汪贵亿.水环境质量监测与水质评价探析[J].水利建设与管理，2011，(12)：76-78.
[102]周荣军，赖敏，余桦，等.汶川Ms8.0地震四川及邻区数字强震台网记录[J].岩石力学与工程学报，2010，29(9)：1850-1858.
[103]Vapnik V N. Estimation of dependencies based on empirical data[M]. pringer-Verlag,1982.
[104]Kim K.J..Financial time series forecasting using support vector machines[J].Neurocomputing,2003,55(2):307-319.
[105]Thissen U.,Brakel R.,Weijer A.P.,et al.Using support vector machines for time seriesPrediction[J]. Chemometrics and In intelligent Laboratory System,2003,69(l):35-49.
[106]Gavrishchaka V.V., Ganguli S.B. Volatility forecasting from multiseale and high dimensionalmarket data[J]. Neurocomputing,2003,55(1):285-305.
[107]Filip Mulier. Vapnik-Chervonenkis (VC) Learning Theory and Its Applications[J].IEEETransactions on Neural Networks,1999,10(5):726-730.
[108]王玥.支持向量机方法及其应用的研究[D].南京：南京大学硕士学位论文，2003.
[109]李国正.支持向量机导论[M].北京：电子工业出版社，2003.
[110]Veropoulos K.,Campbell C.,Cristianini N.. Controlling the Sensitivity of Support VectorMachines[C]. Proceedings of the International Joint Conference on AI,1999.55-60.
[111]邓乃扬，田英杰.数据挖掘中的新方法—支持向量机[M].北京：科学出版社，2005.
[112]翟信德.基于支持向量机的大坝变形预测研究[D].合肥：合肥工业大学，2007.
[113]Boser B.E.,Guyon I.M.,Vapnik V. N..A Training algorithm for optimal margin classifiers[C].Pittsburgh,5th Annual ACM Workshop on COLT,1992.144-152.
[114]赵洪波，冯夏庭.基于支持向量机的岩体工程分级[J].岩土力学，2002，23(6)：698-701.
[115]李广莉.支持向量机的快速分类方法研究[D].保定：河北大学，2008.
[116]潘继斌.核函数的概念、性质及其应用[J].湖北师范学院学报(自然科学版)，2007，27(1)：10-12.
[117]陈永良，李学斌.基于核函数理论的系统聚类分析[J].吉林大学学报(地球科学版)，2010，40(5)：1211-1216.
[118]王国胜.核函数的性质及其构造方法[J].计算机科学，2006，33(6)：172-178.
[119]罗林开，叶凌君，周绮凤.常用核函数的几何度量与几何性质[J].厦门大学学报(自然科学版)，2009，48(6)：804-807.
[120]苟如君.支持向量机方法在乳腺肿块分类中的应用研究[D].西安：西安理工大学硕士学位论文，2008.
[121]朱经纲.基于最小二乘支持向量机的球团矿质量分类建模[D].沈阳：东北大学硕士学位论文，2009.
[122]张全明，刘会金.最小二乘支持向量机在电能质量扰动分类中的应用[J].中国电机工程学报，2008，28(1)：106-110.
[123]张丽.蓟县老虎顶采石矿复垦工程地质评价[D].长春：吉林大学博士学位论文，2009.
[124]王征亮，陈剑平，阙金声，等.三峡库区扇沱场镇塌岸预测方法的研究[J].岩矿测试，2004，23(增刊)：95-98.
[125]Jade A.M., Srikanth B, Jayaraman V.K., et al. Feature extraction and denoising using kernelPCA [J]. Chemical Engineering Science,2003,58(19):4441-4448.
[126]邱绵浩，王自营，安钢，等.基于核主元分析与纠错输出编码SVM的齿轮故障诊断[J].振动与冲击，2009，28(5)：1-5.
[127]梁胜杰，张志华，崔立林.主成分分析法与核主成分分析法在机械噪声数据降维中的应用比较[J].中国机械工程2011，22(1)：80-83.
[128郭辉，刘贺平，王玲. KPCA-LSSVM建模方法及在钢材淬透性中的应用研究[J].控制与决策，2006，21(9)：1073-1076.
[129]王向红，朱昌明，毛汉领.基于核主成分分析及支持向量机的水轮机叶片裂纹源定位[J].振动与冲击.2010，29(11)：226-229.
[130]潘石柱，殳伟群，王令群.基于支持向量机和核主成分分析的车牌字符识别[J].电子科技.2006，(10)：59-619.
[131]长春地质学院工程地质教研室.工程动力地质学讲义[M].长春：长春地质学院出版社，1962.
[132]南京大学水文地质工程地质教研室编.工程地质学[M].北京：地质出版社，1982.
[133]宋岳，段世委，陈书文.官厅水库塌岸影响因素分析[J].水利水电工程设计，2004，23(1)：34-37.
[134]唐辉明.长江三峡工程水库塌岸与工程治理研究[J].第四纪研究，2003，23(6)：648-656.
[135]高吉喜，段飞舟，香宝.主成分分析在农田土壤环境评价中的应用[J].地理研究.2006，25(5)：836-841.
[136]张文春，陈剑平，张丽.基于支持向量机的三峡工程丰都县水库库岸稳定性评价[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2010，29(1)：112-115.
[137]赵洪波.岩爆分类的支持向量机方法[J].岩土力学，2005，26(4)：642-645.
[138]魏丹.支持向量机多分类预测技术研究[D].西安：西安科技大学硕士论文，2008.
[139]李红莲，焦瑞莉，范京.支持向量机多类分类方法的精度分析[J].北京机械工业学院学报，2008，23(2)：32-35.
[140]牛砚波.多类分类支持向量机在嵌入式语音识别系统中的研究[D].太原：太原理工大学硕士学位论文，2012.
[141]孙宗海.支持向量机及其在控制中的应用研究[D].杭州：浙江大学博士学位论文，2003.
[142]蔡文.物元分析[M].广州：广东高等教育出版社，1987.
[143]蔡文.物元模型及应用[M].北京：科学技术文献出版社，1994.
[144]杨春燕，蔡文.可拓工程[M].北京：科学出版社，2007.
[145]蔡文，杨春燕，林伟初.可拓工程方法[M].北京：科学技术出版社，1997.
[146]蔡文，杨春燕，何斌.可拓逻辑初步[M].北京：科学技术出版社，1997.
[147]杨春燕，蔡文.可拓工程研究[J].中国工程科学，2000，2(12)：90-96.
[148]杨春燕.事元及其应用[J].系统工程理论与实践，1998，18(2)：80-86.
[149]郭开仲.关联函数的形式[J].智囊与物元分析，1985，(1)：71-72.
[150]陈新元.关于工程评标定标方法的分析与研究[J].武汉水利电力大学(宜昌)学报，2000，22(3)：264-267.
[151]王锦国，张乾飞，袁永生.城市空气质量综合评价的可拓方法[J].中国环境监测，2001，17(6)：47-49.
[152]陈新元，寇国祥.可拓评价方法在招标评标中的应用[J].三峡大学学报，2001，23(4)：347-350.
[153]戴琳.可拓学在工程质量评定中应用的研究[J].南京师范大学学报(工程技术版)，2002，2(3)：21-25.
[154]王小丹.荒漠化评价的物元可拓识别方法[J].山地学报，2002，20(5)：636-640.
[155]王锦国，周志芳，袁永生.可拓评价方法在环境质量综合评价中的应用[J].河海大学学报，2002，30(1)：15-18.
[156]杨庆华，陈春光.洪灾强度的可拓学分析[J].城市道桥与防洪，2004，(2)：46-49.
[157]陆兆溱，王京，吕亚平.模糊模式识别法在围岩稳定性分类上的应用[J].河海大学学报，1991，19(6)：97-101.
[158]邓丽丽.可拓方法在采场稳定性评价中的应用[J].中国矿业，1998，7(4)：35-38.
[159]贾超，肖树芳，刘宁.可拓学理论在洞室岩体质量评价中的应用[J].岩石力学与工程学报.2003，22(5)：751-756.
[160王亮.岩体边坡稳定性的可拓学分析[J].河北冶金，1999，(1)：21-23.
[161]熊文林，李胡生.岩石样本力学参数值的随机—模糊处理方法[J].岩土工程学报，1992，14(6)：101-108.
[162]陈守煜.模糊最优归类理论模型及其在围岩稳定性分类与场地土类别评定中的应用[J].水利学报，1993，(12)：26-34.
[163]刘烜.基于可拓学理论的边坡稳定性评价研究[D].北京：北京交通大学硕士学位论文2009.
[164]王彦武.地下采矿工程岩体质量可拓模糊评价方法[J].岩石力学与工程学报，2002，21(6)：18-22.
[165]康志强，周辉.大型岩质边坡岩体质量的可拓学理论评价[J].东北大学学报，2007，28(12)：1770-1774.
[166]刘沐宇.基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法研究[J].岩石力学与工程学报，2002，21(7)：1105-1106.
[167]黄小平等.基于可拓学理论的顺层岩质斜坡稳定性评价研究[J].交通科技，2012，(5)：65-67.
[168]胡宝清.可拓评价方法在围岩稳定性分类中的应用[J].水利学报，2002，(2)：66-70.
[169]李克钢，许江，李树春，等.基于可拓理论的边坡稳定性评价研究[J].重庆建筑大学学报，2007，29(4)：75-77.
[170]周汉民.岩体质量的可拓学评价方法在边坡工程中的应用[J].矿业快报，2003，(12)：13-15.
[171]连建发，慎乃齐，张杰坤.基于可拓方法的地下工程围岩评价研究[J].岩石力学与工程学报，2004，23(9)：1450-1453.
[172]原国红，陈剑平，马琳.可拓评判方法在岩体质量分类中的应用[J].岩石力学与工程学报，2005，24(9)：1539-1544.
[173]阙金声，陈剑平，石丙飞.地质环境复杂程度可拓评判法[J].煤田地质与勘探，2007，35(3)：58-61.
[174]张鹏，陈剑平，邱道宏.基于粗糙集的隧道围岩质量可拓学评价[J].岩土力学，2009.30(1)：26-250.
[175]张文修，吴伟志，梁吉业，等.粗糙集理论与方法[M].北京：科学出版社，2001.
[176]宋笑雪.粗糙集理论及其应用[J].咸阳师范学院学报，2005，20(2)：29-31.
[177]杨帆.粗糙集约简算法及其应用的研究[D].武汉：武汉科技大学硕士学位论文，2005.
[178]陈云化，叶东毅，赵士亮.基于粗糙集理论的规则提取算法的研究[J].福州大学学报，2001，(8)：46-48.
[179]Kryszkiew M..Rough set approach oin completein formations systems[J].InformationSciences,1998,112(89):39-49.
[180]刘健勤.粗糙集理论极其最新进展[J].计算技术与自动化，1998，17(1)：43-47.
[181]Banerjee M.,Pa1S.K..Roughness of a fuzzy set[J].Information Sciences,1996,93(3):235-246.
[182]韩祯祥，张琦，文福拴.粗糙集理论及其应用综述[J].控制理论与应用，1999，16(2)：153-157.
[183]朱芳玉.三维地质建模与GIS的结合研究[J].物探化探计算技术，2011，33(1)：97-100．
[184]Simon W. H.．3D geoscience modeling: computer techniques for geological characterization［M］．Springer Verlag: Berlin,1994．
[185]朱发华.基于GIS的多源工程地质信息管理和三维建模研究[D].北京：中国科学院博士学位论文，2010.
[186]李响.三维地质建模技术的研究[D].合肥：合肥工业大学硕士学位论文，2008.
[187]Kaufmann O.,Martin T.3D geological modeling from boreholes, cross-sections andgeological maps,application over former natural gas storages in coal mines[J].Computers&Geosciences,2008,34(3):278-290.
[188]Zanchia.3D reconstruction of complex geological bodies Examples from the Alps[J].Computers&Geosciences,2009,35(1):49-50.
[189]明镜.三维地质建模技术研究[J].地理与地理信息科学，2011，27(4)：14-18.
[190]张先伟，王常明，张国柱，等.三维边坡地质体建模方法及工程应用[J].地下空间与工程学报，2011，7(2)：229-333.
[191]杨东来，张永波，王新春.地质体三维建模方法与技术指南[M].北京：地质出版社，2007.
[192]吴立新，陈学习，车德福，等.一种基于GTP的地下真3D集成表达的实体模型[J].武汉大学学报(信息科学版)，2007，32(4)：331-334.
[193]陈飞，吴英男.基于数字高程模型和遥感影像的三维可视化[J].测绘科学，2009，34(增刊)：127-129．
[194]武汉中地数码集团.中地MAPGIS-TDE三维信息系统.http://www.soft6.com/index.php?homepage=mapgis&file=sell&itemid=2570，（2012-02-12）.
[195]ESRI. Using ArcGIS3D Analyst[R].美国：ESRI Pr，2005.
[196]闻竹，王志恒，杨国东.OpenGL在地学三维可视化中的应用[J].现代测绘，2008，31(1)：39-40.
[197]夏清，刘登忠，石勇.遥感图像三维地形景观可视化的实现—以西藏赛利普地区为例[J]．地球信息科学，2007，9(5)：121-123．
[198]罗智勇，杨武年.基于钻孔数据的3D地质建模与可视化研究[J]．测绘科学，2008，33(2)：130-132．
[199]冯岩，侯家槐，王照祥．航空遥感图像镶嵌研究[J]．测绘与空间地理信息，2010，33(5)：147-151．
[200]张永波，杨钦.地下水三维可视化系统开发与应用[M].北京：地质出版社，2008.
[201]刘阳，张培松，韦仕川，等.基于ArcGIS三维地形可视化及其应用研究[J].广西农业科学，2009，40(6)：772-776.
[202]罗智勇.面向地质勘查的三维可视化系统的研制与开发[D].成都：成都理工大学博士学位论文，2008.
[203]戴晟.地质体三维可视化研究与系统实现[D].上海：华东师范大学硕士论文，2008.
[2]童广勤，余祖湛，钟言.三峡水库蓄水后地质灾害活跃性强度指数研究[J].人民长江，2011，42(22):23-26.
[3]张倬元，王士天，王兰生.工程地质分析原理[M].北京：地质出版，1994.
[4]官厅水库坍岸研究小组.水库坍岸研究[M].北京:水利电力出版社，1958.
[5]王多银，周世良，刘明维，等.库岸地质灾害成因及其防护对策探讨[J].重庆交通学院学报，2004，23(2)：98-101.
[6]肖盛燮，陈洪凯，耿大玉，等著.库岸地质灾害与交通建设开发一体化模式[M].北京:地质出版社，2002.
[7]黄润秋，贾振邦编著.环境学基础基础教程[M].北京：高等教育出版社，1997.
[8]鲁桂春.官厅水库库岸塌岸机理与治理措施[J].北京水务，2011，(1)：46-48.
[9]尹跃进，刘明寿.湖南己建水库库岸再造特征及规律研究[J].湖南水利，1999，(3):7-9.
[10]张同德，李文家，王红声.潼关至三门峡河段治理回顾及对策研究[J].人民黄河，2001，23(12)：26-28.
[11]李永乐.三门峡水库库岸坍塌成因分析与防治措施研究[J].水土保持学报，2003，17(6)：129-132.
[12]国土资源部.三峡库区地质灾害防治总体规划[J].国土资源通讯，2002（03）：5-9.
[13]水利部长江水利委员会.长江三峡库区城镇坍岸处理规划工作大纲[R].2001.
[14]葛华.三峡库区塌岸预测与防治措施研究-以重庆市万州区为例[D].成都：成都理工大学博士学位论文，2006.
[15]三峡库区地质灾害防治工作指挥部.湖北省秭归县沙镇溪镇千将坪滑坡[J].中国地质灾害与防治学报，2003，14(3)：24-25.
[16]伍法权.工程地质力学研究[M].北京：地质出版社，2004.
[17]陈剑平，王清，阙金声，等.三峡库区塌岸地质条件研究(开县，忠县，丰都，武隆，长寿，涪陵库区)[R].长春：吉林大学建设工程学院，2005.
[18]维·尼·诺沃日洛夫著.长春地质勘探学院工程地质教研室翻译组译.工程地质学(第二册)[M].长春：长春地质勘探学院出版科，1956.
[19]萨瓦连斯基.工程地质手册[M].北京：地质出版社，1959.
[20]洛姆塔泽编，李生林，刘惠兰译.工程动力地质学[M].北京：地质出版社，1985.
[21]Terzaghi,k.Mechanism of landslide,In Paige,s.,Application of Geology to EngineeringPractice[M],Geol.Soc.of American.New York,1950.
[22]HvorslevM-J.Time lag and soil permeability in groundwater observation[M].Exp State CropsEng,US Army,Vick sburg,Mississippi,1951.
[23]Morgensten N.R,Price V.E.The analysis of stability of general surface[J].Geotechnique,1965,15(1):79-93.
[24]Fjita H. Influence of water level fluctuations in a reservoir on slope stability[J].Bulletin of theInternational Association of Engineering Geology,1977,170-173.
[25]Schuster R.L.Reservoir-induced Landslides. Bulletin of the International Association ofEngineering Geology,1979,8-15.
[26]卢桂兰，陶永霞.河南三门峡库区塌岸成因分析[J].黄河水利职业技术学院学报，2002，1(2)：21-23.
[27]李永乐.三门峡水库库岸坍塌成因分析与防治措施研究[J].水土保持学报，2003，17(6)：34-35.
[28]宋岳，段世委，陈书文.官厅水库塌岸影响因素分析[J].水利水电设计，2004，1(2)：34-37.
[29]王国强，吴道祥，刘洋，等.巢湖凤凰山滑坡形成机制和稳定性分析[J].岩土工程学报，2002，24(5)：645-649.
[30]王俊，李小雄，王常敏.水电工程高边坡变形机理与工程治理[J].华北水利水电学院学报，2002，23(4)：26-29.
[31]缪吉伦.库岸再造机理及坍岸防治研究[J].重庆交通大学学报，2003，3(22)：124-126.
[32]罗晓红，李进元.水库蓄水对库岸滑坡影响分析[J].水电站设计，2003，19(3)：61-63.
[33]刘国霖.黄蜡石滑坡变形中的匿动力[J].三峡大学学报(自然科学版)，2006，28(4)：289-293.
[34]刘景儒，吴树仁，张永双，等.金沙江下虎跳滑石板滑坡破坏机理及稳定性分析[J].工程地质学报，2007，15(2)：193-199.
[35]童艳光，吴启红.锦屏东大桥左岸滑坡机理分析及治理设计[J].工程建设，2007，39(5)：34-37.
[36]张悼元，王士天，王兰生.工程地质分析原理[M」.北京，地质出版社，1994.
[37]范雪梅，许强，张悼元，等.平推式滑坡成因机制研究[J].力学与工程学报，2008，27(52)：3753-3759.
[38]程昌华，邓伯强.库区风浪对水库港码头建设的影响[J].重庆交通学院学报，2001，20(l)：112-115.
[39]刘红星，夏金梧，王小波，等.长江中下游岸坡变形破坏的主要型式及处理[J].人民长江，2002，33(6)：8-11.
[40]刘红星，王小波，王永平.三峡库区水平层状岩体滑坡特征及稳定性分析[J].人民长江，2002，33(5)：18-20.
[41]孙云志，苏爱军，刘红星，等.万州和平广场滑坡堆积体剪裂面特征分析[J].人民长江，2002，33(6)：14-15.
[42]苏爱军，孙云志，王军怀.万州和平广场滑坡区堆积体物质组成特征、形成过程与防治对策[J].工程地质学报，2004，12(增刊)：142-146.
[43]苏爱军，刘红星，孙云志.三峡库区水平层状滑坡成因研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版)，2004，28(3)：427-430.
[44]栾约生，刘红星.三峡库区巴东县新县城高边坡破坏模式研究[J].人民长江，2005，36(3)：50-51.
[45]吕锋，刘红星，徐伟.三峡库区侏罗系地层人工高边坡破坏机理研究[J].人民长江，2005，36(3)：44-47.
[46]赵成生，石林，刘红星，等.长江中下游河流地质作用与河道演变[J].人民长江，2002，33(12)：1-3.
[47]吴树仁，石菊松，张永双，等.滑坡宏观机理研究—以长江三峡库区为例[J].地质通报，2006，25(7)：874-879.
[48]王多银，周世良，刘明维，等.三峡库区地质灾害治理与港口码头建设一体化模式探讨[J].水运工程，2004，(4)：43-47.
[49]何元宵，许强，朱占雄.典型山区河道型水库塌岸模式研究[J].地质灾害与环境保护，2011，22(1)：63-66.
[50]何元宵.几个典型山区河道型水库塌岸特征与预测参数研究[D].成都：成都理工大学硕士学位论文，2011.
[51]丁中开.三峡库区云阳至奉节段重大新生型滑坡预测评价[D].成都：成都理工大学硕士学位论文，2011.
[52]朱大鹏.三峡库区典型堆积层滑坡复活机理及变形预测研究[D].北京：中国地质大学博士学位论文，2010.
[53]邓宏艳.大型水电工程区库岸滑坡形成机理与水作用影响研究[D].成都：西南交通大学博士研究生学位论文，2011.
[54]李静.滑坡稳定性研究现状综述及思考[J].西部探矿工程，2006，124(8)：278-280.
[55]Fellenius W. Erdstatiche Berechnungen mit Reibung and Kohasion[M].Emst,Berlin,1927.
[56]Janbu N. Earth pressure and bearing capacity calculation by generalized procedure ofslices[C]. Proceeding of the fourth international conference on soil mechanics and foundationengineering,1957.
[57]Morgenstern N.R.,Price V.E. The analysis of the stability of general slip surfaces[J].Geotechnique,1965,15(1):79-93.
[58]Spencer E.A. Method of analysis of the stability of embankments assuming parallel inter-sliceforces[J]. Geotechnique,1967,17(1):11-26.
[59]Sarma S.K.Stability analysis of embankments and slopes[J].Journal of Geotech. Engrg.Div.ASCE,1979,105(12):1511-1524.
[60]Hoek E.Bray J.W.Boyd J.W. The stability of a rock slope containing a wedge resting on twointersecting discontinuities[J]. Quarterly J. Engineering Geology,1973,6(1):64-69.
[61]Chen R.H., Chameau J.L..Three-dimensional limit equilibrium analysis of slopes[J].Geotechnique,1983,33(1):31-40.
[62]冯树仁，丰定祥，葛修润，等.边坡稳定性的三维极限平衡分析方法及应用[J].岩土工程学报，1999，12(6)：657-661.
[63]朱大勇，丁秀丽，邓建辉.基于力平衡的三维边坡安全系数显示解及工程应用[J].岩土力学，2008，29(8)：2011-2016.
[64]唐纯伟，杨石眉，陈世伟.文峪河水库左岸滑坡稳定性分析[J].泥沙研究，2003，(6)：70-74.
[65]王志旺，杨健，张保军，等.水库库岸滑坡稳定性研究[J].岩土力学，2004，25(11)：1837-1840.
[66]郑颖人，时卫民，刘文平，等.三峡库区滑坡稳定性分析中几个问题的研究[J].重庆建筑，2005，(6)：6-12.
[67]杨海巍，冯永.库水位下降对库岸滑坡稳定性的影响[J].铁道建筑，2007，(8)：74-77.
[68]徐青.水利水电工程滑坡稳定性研究及灾害评价[D].南京：河海大学博士学位论文，2005.
[69]张欣海.斜坡稳定性空间预测的模糊稳定系数法[J].矿山地质，1993，14(2)：138-143.
[70]夏元友.系统加权聚类法及其在滑坡稳定性预测中的应用[J].自然灾害学报，1997，6(3)：85-91.
[71]罗先启，刘德富，吴剑，等.雨水及库水作用下滑坡模型试验研究[J].岩石力学与工程学报，2005，24(14)：2476-2483.
[72]程圣国，罗先启，刘德富，等.三峡库区滑坡地质力学模型试验技术研究[J].水利水电技术，2005，36(6)：36-38.
[73]全达伟，张平之.滑坡监测研究及其最新进展[J].传感器世界，2005，(6)：10-14.
[74]许利凯，李世海，朱而千，等.清江水库茅坪滑坡监测与发展趋势预测[J].中国地质灾害与防治学报，2006，17(1)：9-13.
[75]王培建.龙羊峡水电站近坝库岸GPS滑坡监测[J].青海电力，2003，(2)：46-49.
[76]国土资源部地质灾害实时监测预警示范站巫山监测预警示范站.http://www.wss.org.cn/ssjc.aspx，（2012-04-20）.
[77]赵洪波，冯夏庭.非线性位移时间序列预测的进化—支持向量机方法及应用[J].岩土工程学院2003，(4)：468-471.
[78]许传华，李瑞，任青文.基于支持向量机的岩体演化的非线性动力学模型与突变分析[C].温州：2004年全国矿山信息化建设成果及技术交流会论文集，2004.
[79]徐佩华.基于人工神经网络方法的锦屏一级水电站枢纽区高边坡稳定性分区研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2006.
[80]徐佩华.基于人工神经网络的三峡水库库岸稳定性分级[J].吉林大学学报(地球科学版)，2007,37(03)：564-568.
[81]许强，黄润秋，施继承.斜坡稳定性空间预测的神经网络法[J].中国地质灾害与防治学报.1994，5(2)：17-22.
[82]尚敏.基于GIS的三峡库区忠县岸段塌岸研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2007.
[83]张文春，陈剑平，张丽.基于人工神经网络的三峡库区丰都县水库塌岸预测[J].吉林大学学报(地球科学版)，2010，40(2)：378-382.
[84]阙金声.三峡工程涪陵区水库塌岸非线性预测研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2007.
[85]王吉亮.基于人工智能与三维数值模拟的乌竹岭隧道围岩稳定性系统研究[D].长春：吉林大学博士学位论文，2009.
[86]张宇.隧道工程围岩变形预测的人工智能方法及集成[D].北京：北京交通大学硕士学位论文，2009.
[87]朱祝武.人工智能发展综述[J].中国西部科技，2011，(6)：8-10.
[88]张国英，何元娇.人工智能知识体系及学科综述[J].计算机教育，2010(08)：205-208.
[89]汤明高.山区河道型水库塌岸预测评价方法及防治技术研究[D].成都：成都理工大学博士学位论文，2007.
[90]杨海燕.大梁水库库区塌岸预测与防护[J].水利水电工程设计，1999，(4)：49-51.
[91]杨华林，杜静虹.应用图解法预测万县市新城区库岸再造带宽度[J].四川地质学报，2001，21(4)：251-252.
[92]徐瑞春.红层与大坝[M].武汉：中国地质大学出版社，2003.
[93]唐朝晖，周爱国，蔡鹤生.三峡库区巫山县城新址库岸再造预测[J].水文地质工程地质，1999，37(5)：37-39.
[94]张奇华，丁秀丽，张杰，等.三峡库区奉节河段库岸蓄水再造研究[J].岩石力学与工程学报，2002，21(7)：1007-1012.
[95]刘天翔.三峡库区塌岸预测方法研究[D].成都：成都理工大学硕士学位论文，2006.
[96]白建光，许强.三峡水库塌岸预测的多元回归法[J].内蒙古农业大学学报(自然科学版)，2009，(2)：194-198.
[97]唐辉明.长江三峡工程水库塌岸与工程治理研究[J].第四纪研究，2003，23(6)：648-656.
[98]张梁.山区库岸塌岸预测方法综述[J].重庆交通大学学报(自然科学版)，2010，(2)：227-232.
[99]应文玺，郎晓玉，秦茂钊.三峡库区涪陵区白涛镇老区库岸塌岸预测分析[J].中国西部科技，2011，(265)：13-15.
[100]王征亮.三峡库区长寿区库岸塌岸预测的可拓学研究[D].长春：吉林大学硕士学位论文，2005.
[101]谢飞，侯新，汪贵亿.水环境质量监测与水质评价探析[J].水利建设与管理，2011，(12)：76-78.
[102]周荣军，赖敏，余桦，等.汶川Ms8.0地震四川及邻区数字强震台网记录[J].岩石力学与工程学报，2010，29(9)：1850-1858.
[103]Vapnik V N. Estimation of dependencies based on empirical data[M]. pringer-Verlag,1982.
[104]Kim K.J..Financial time series forecasting using support vector machines[J].Neurocomputing,2003,55(2):307-319.
[105]Thissen U.,Brakel R.,Weijer A.P.,et al.Using support vector machines for time seriesPrediction[J]. Chemometrics and In intelligent Laboratory System,2003,69(l):35-49.
[106]Gavrishchaka V.V., Ganguli S.B. Volatility forecasting from multiseale and high dimensionalmarket data[J]. Neurocomputing,2003,55(1):285-305.
[107]Filip Mulier. Vapnik-Chervonenkis (VC) Learning Theory and Its Applications[J].IEEETransactions on Neural Networks,1999,10(5):726-730.
[108]王玥.支持向量机方法及其应用的研究[D].南京：南京大学硕士学位论文，2003.
[109]李国正.支持向量机导论[M].北京：电子工业出版社，2003.
[110]Veropoulos K.,Campbell C.,Cristianini N.. Controlling the Sensitivity of Support VectorMachines[C]. Proceedings of the International Joint Conference on AI,1999.55-60.
[111]邓乃扬，田英杰.数据挖掘中的新方法—支持向量机[M].北京：科学出版社，2005.
[112]翟信德.基于支持向量机的大坝变形预测研究[D].合肥：合肥工业大学，2007.
[113]Boser B.E.,Guyon I.M.,Vapnik V. N..A Training algorithm for optimal margin classifiers[C].Pittsburgh,5th Annual ACM Workshop on COLT,1992.144-152.
[114]赵洪波，冯夏庭.基于支持向量机的岩体工程分级[J].岩土力学，2002，23(6)：698-701.
[115]李广莉.支持向量机的快速分类方法研究[D].保定：河北大学，2008.
[116]潘继斌.核函数的概念、性质及其应用[J].湖北师范学院学报(自然科学版)，2007，27(1)：10-12.
[117]陈永良，李学斌.基于核函数理论的系统聚类分析[J].吉林大学学报(地球科学版)，2010，40(5)：1211-1216.
[118]王国胜.核函数的性质及其构造方法[J].计算机科学，2006，33(6)：172-178.
[119]罗林开，叶凌君，周绮凤.常用核函数的几何度量与几何性质[J].厦门大学学报(自然科学版)，2009，48(6)：804-807.
[120]苟如君.支持向量机方法在乳腺肿块分类中的应用研究[D].西安：西安理工大学硕士学位论文，2008.
[121]朱经纲.基于最小二乘支持向量机的球团矿质量分类建模[D].沈阳：东北大学硕士学位论文，2009.
[122]张全明，刘会金.最小二乘支持向量机在电能质量扰动分类中的应用[J].中国电机工程学报，2008，28(1)：106-110.
[123]张丽.蓟县老虎顶采石矿复垦工程地质评价[D].长春：吉林大学博士学位论文，2009.
[124]王征亮，陈剑平，阙金声，等.三峡库区扇沱场镇塌岸预测方法的研究[J].岩矿测试，2004，23(增刊)：95-98.
[125]Jade A.M., Srikanth B, Jayaraman V.K., et al. Feature extraction and denoising using kernelPCA [J]. Chemical Engineering Science,2003,58(19):4441-4448.
[126]邱绵浩，王自营，安钢，等.基于核主元分析与纠错输出编码SVM的齿轮故障诊断[J].振动与冲击，2009，28(5)：1-5.
[127]梁胜杰，张志华，崔立林.主成分分析法与核主成分分析法在机械噪声数据降维中的应用比较[J].中国机械工程2011，22(1)：80-83.
[128郭辉，刘贺平，王玲. KPCA-LSSVM建模方法及在钢材淬透性中的应用研究[J].控制与决策，2006，21(9)：1073-1076.
[129]王向红，朱昌明，毛汉领.基于核主成分分析及支持向量机的水轮机叶片裂纹源定位[J].振动与冲击.2010，29(11)：226-229.
[130]潘石柱，殳伟群，王令群.基于支持向量机和核主成分分析的车牌字符识别[J].电子科技.2006，(10)：59-619.
[131]长春地质学院工程地质教研室.工程动力地质学讲义[M].长春：长春地质学院出版社，1962.
[132]南京大学水文地质工程地质教研室编.工程地质学[M].北京：地质出版社，1982.
[133]宋岳，段世委，陈书文.官厅水库塌岸影响因素分析[J].水利水电工程设计，2004，23(1)：34-37.
[134]唐辉明.长江三峡工程水库塌岸与工程治理研究[J].第四纪研究，2003，23(6)：648-656.
[135]高吉喜，段飞舟，香宝.主成分分析在农田土壤环境评价中的应用[J].地理研究.2006，25(5)：836-841.
[136]张文春，陈剑平，张丽.基于支持向量机的三峡工程丰都县水库库岸稳定性评价[J].辽宁工程技术大学学报(自然科学版)，2010，29(1)：112-115.
[137]赵洪波.岩爆分类的支持向量机方法[J].岩土力学，2005，26(4)：642-645.
[138]魏丹.支持向量机多分类预测技术研究[D].西安：西安科技大学硕士论文，2008.
[139]李红莲，焦瑞莉，范京.支持向量机多类分类方法的精度分析[J].北京机械工业学院学报，2008，23(2)：32-35.
[140]牛砚波.多类分类支持向量机在嵌入式语音识别系统中的研究[D].太原：太原理工大学硕士学位论文，2012.
[141]孙宗海.支持向量机及其在控制中的应用研究[D].杭州：浙江大学博士学位论文，2003.
[142]蔡文.物元分析[M].广州：广东高等教育出版社，1987.
[143]蔡文.物元模型及应用[M].北京：科学技术文献出版社，1994.
[144]杨春燕，蔡文.可拓工程[M].北京：科学出版社，2007.
[145]蔡文，杨春燕，林伟初.可拓工程方法[M].北京：科学技术出版社，1997.
[146]蔡文，杨春燕，何斌.可拓逻辑初步[M].北京：科学技术出版社，1997.
[147]杨春燕，蔡文.可拓工程研究[J].中国工程科学，2000，2(12)：90-96.
[148]杨春燕.事元及其应用[J].系统工程理论与实践，1998，18(2)：80-86.
[149]郭开仲.关联函数的形式[J].智囊与物元分析，1985，(1)：71-72.
[150]陈新元.关于工程评标定标方法的分析与研究[J].武汉水利电力大学(宜昌)学报，2000，22(3)：264-267.
[151]王锦国，张乾飞，袁永生.城市空气质量综合评价的可拓方法[J].中国环境监测，2001，17(6)：47-49.
[152]陈新元，寇国祥.可拓评价方法在招标评标中的应用[J].三峡大学学报，2001，23(4)：347-350.
[153]戴琳.可拓学在工程质量评定中应用的研究[J].南京师范大学学报(工程技术版)，2002，2(3)：21-25.
[154]王小丹.荒漠化评价的物元可拓识别方法[J].山地学报，2002，20(5)：636-640.
[155]王锦国，周志芳，袁永生.可拓评价方法在环境质量综合评价中的应用[J].河海大学学报，2002，30(1)：15-18.
[156]杨庆华，陈春光.洪灾强度的可拓学分析[J].城市道桥与防洪，2004，(2)：46-49.
[157]陆兆溱，王京，吕亚平.模糊模式识别法在围岩稳定性分类上的应用[J].河海大学学报，1991，19(6)：97-101.
[158]邓丽丽.可拓方法在采场稳定性评价中的应用[J].中国矿业，1998，7(4)：35-38.
[159]贾超，肖树芳，刘宁.可拓学理论在洞室岩体质量评价中的应用[J].岩石力学与工程学报.2003，22(5)：751-756.
[160王亮.岩体边坡稳定性的可拓学分析[J].河北冶金，1999，(1)：21-23.
[161]熊文林，李胡生.岩石样本力学参数值的随机—模糊处理方法[J].岩土工程学报，1992，14(6)：101-108.
[162]陈守煜.模糊最优归类理论模型及其在围岩稳定性分类与场地土类别评定中的应用[J].水利学报，1993，(12)：26-34.
[163]刘烜.基于可拓学理论的边坡稳定性评价研究[D].北京：北京交通大学硕士学位论文2009.
[164]王彦武.地下采矿工程岩体质量可拓模糊评价方法[J].岩石力学与工程学报，2002，21(6)：18-22.
[165]康志强，周辉.大型岩质边坡岩体质量的可拓学理论评价[J].东北大学学报，2007，28(12)：1770-1774.
[166]刘沐宇.基于范例推理的边坡稳定性智能评价方法研究[J].岩石力学与工程学报，2002，21(7)：1105-1106.
[167]黄小平等.基于可拓学理论的顺层岩质斜坡稳定性评价研究[J].交通科技，2012，(5)：65-67.
[168]胡宝清.可拓评价方法在围岩稳定性分类中的应用[J].水利学报，2002，(2)：66-70.
[169]李克钢，许江，李树春，等.基于可拓理论的边坡稳定性评价研究[J].重庆建筑大学学报，2007，29(4)：75-77.
[170]周汉民.岩体质量的可拓学评价方法在边坡工程中的应用[J].矿业快报，2003，(12)：13-15.
[171]连建发，慎乃齐，张杰坤.基于可拓方法的地下工程围岩评价研究[J].岩石力学与工程学报，2004，23(9)：1450-1453.
[172]原国红，陈剑平，马琳.可拓评判方法在岩体质量分类中的应用[J].岩石力学与工程学报，2005，24(9)：1539-1544.
[173]阙金声，陈剑平，石丙飞.地质环境复杂程度可拓评判法[J].煤田地质与勘探，2007，35(3)：58-61.
[174]张鹏，陈剑平，邱道宏.基于粗糙集的隧道围岩质量可拓学评价[J].岩土力学，2009.30(1)：26-250.
[175]张文修，吴伟志，梁吉业，等.粗糙集理论与方法[M].北京：科学出版社，2001.
[176]宋笑雪.粗糙集理论及其应用[J].咸阳师范学院学报，2005，20(2)：29-31.
[177]杨帆.粗糙集约简算法及其应用的研究[D].武汉：武汉科技大学硕士学位论文，2005.
[178]陈云化，叶东毅，赵士亮.基于粗糙集理论的规则提取算法的研究[J].福州大学学报，2001，(8)：46-48.
[179]Kryszkiew M..Rough set approach oin completein formations systems[J].InformationSciences,1998,112(89):39-49.
[180]刘健勤.粗糙集理论极其最新进展[J].计算技术与自动化，1998，17(1)：43-47.
[181]Banerjee M.,Pa1S.K..Roughness of a fuzzy set[J].Information Sciences,1996,93(3):235-246.
[182]韩祯祥，张琦，文福拴.粗糙集理论及其应用综述[J].控制理论与应用，1999，16(2)：153-157.
[183]朱芳玉.三维地质建模与GIS的结合研究[J].物探化探计算技术，2011，33(1)：97-100．
[184]Simon W. H.．3D geoscience modeling: computer techniques for geological characterization［M］．Springer Verlag: Berlin,1994．
[185]朱发华.基于GIS的多源工程地质信息管理和三维建模研究[D].北京：中国科学院博士学位论文，2010.
[186]李响.三维地质建模技术的研究[D].合肥：合肥工业大学硕士学位论文，2008.
[187]Kaufmann O.,Martin T.3D geological modeling from boreholes, cross-sections andgeological maps,application over former natural gas storages in coal mines[J].Computers&Geosciences,2008,34(3):278-290.
[188]Zanchia.3D reconstruction of complex geological bodies Examples from the Alps[J].Computers&Geosciences,2009,35(1):49-50.
[189]明镜.三维地质建模技术研究[J].地理与地理信息科学，2011，27(4)：14-18.
[190]张先伟，王常明，张国柱，等.三维边坡地质体建模方法及工程应用[J].地下空间与工程学报，2011，7(2)：229-333.
[191]杨东来，张永波，王新春.地质体三维建模方法与技术指南[M].北京：地质出版社，2007.
[192]吴立新，陈学习，车德福，等.一种基于GTP的地下真3D集成表达的实体模型[J].武汉大学学报(信息科学版)，2007，32(4)：331-334.
[193]陈飞，吴英男.基于数字高程模型和遥感影像的三维可视化[J].测绘科学，2009，34(增刊)：127-129．
[194]武汉中地数码集团.中地MAPGIS-TDE三维信息系统.http://www.soft6.com/index.php?homepage=mapgis&file=sell&itemid=2570，（2012-02-12）.
[195]ESRI. Using ArcGIS3D Analyst[R].美国：ESRI Pr，2005.
[196]闻竹，王志恒，杨国东.OpenGL在地学三维可视化中的应用[J].现代测绘，2008，31(1)：39-40.
[197]夏清，刘登忠，石勇.遥感图像三维地形景观可视化的实现—以西藏赛利普地区为例[J]．地球信息科学，2007，9(5)：121-123．
[198]罗智勇，杨武年.基于钻孔数据的3D地质建模与可视化研究[J]．测绘科学，2008，33(2)：130-132．
[199]冯岩，侯家槐，王照祥．航空遥感图像镶嵌研究[J]．测绘与空间地理信息，2010，33(5)：147-151．
[200]张永波，杨钦.地下水三维可视化系统开发与应用[M].北京：地质出版社，2008.
[201]刘阳，张培松，韦仕川，等.基于ArcGIS三维地形可视化及其应用研究[J].广西农业科学，2009，40(6)：772-776.
[202]罗智勇.面向地质勘查的三维可视化系统的研制与开发[D].成都：成都理工大学博士学位论文，2008.
[203]戴晟.地质体三维可视化研究与系统实现[D].上海：华东师范大学硕士论文，2008.