论文以“广义系统科学”和“地质过程机制分析与非线性评价”为科研思路,对三峡库区涪陵区水库塌岸地质条件进行了详细调研,并对塌岸的影响因素,预测参数及取值,预测方法及其适宜性进行深入系统的分析。研究表明传统的方法并不适宜山区河道型的水库塌岸预测,应建立非线性塌岸预测模型体系。论文首次提出采用粗糙集理论、BP神经网络和可拓学理论三者相结合的非线性塌岸预测新方法。以涪陵区岩质岸坡为研究对象,在ROSETTA平台上应用粗糙集理论对塌岸影响因素进行属性约简,并应用属性重要度的概念计算属性权重系数;在Matlab7.3平台上实现BP神经网络的水库塌岸非线性预测;应用可拓学理论对水库塌岸进行非线性预测,并开发出可视化应用程序软件。塌岸预测结果表明基于神经网络和可拓学的非线性水库塌岸预测具有更高的客观性,更适合于河道型的水库塌岸预测研究。研究成果可为塌岸防治工程设计提供科学依据,并体现了论文选题具有科学意义和创新性,具有应用和推广的价值。