声明
第一章 绪 论
1.1 研究背景与意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文的研究内容与方法
第二章 统计学习理论与支持向量机
2.1 统计学习理论
2.2 支持向量机原理简介
第三章 参数优化方法
3.1 核函数及其参数选取
3.2 网格搜索算法
3.3 粒子群算法
第四章 基于改进网格搜索法的SVM参数寻优研究
4.1 传统网格搜索算法分析
4.2 基于改进网格搜索法的支持向量机
4.3 改进网格搜索法SVM性能验证
第五章 基于改进网格搜索法的SVM边坡变形预测应用
5.1 工程实例一
5.2 工程实例二
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
攻读学位期间的研究成果