| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 预测技术分析 | 第14页 |
| 1.3 本文的主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 车辆移动荷载识别的原理和方法 | 第16-32页 |
| 2.1 移动荷载识别的原理与方法 | 第16-21页 |
| 2.1.1 移动荷载识别的基本原理 | 第16-18页 |
| 2.1.2 常用移动荷载识别方法 | 第18-21页 |
| 2.2 BP神经网络与支持向量机 | 第21-25页 |
| 2.2.1 BP神经网络法简介 | 第21-22页 |
| 2.2.2 支持向量机原理及适用性 | 第22-25页 |
| 2.3 改进支持向量机预测模型的设计 | 第25-31页 |
| 2.3.1 PSO算法的基本原理 | 第26-27页 |
| 2.3.2 PSO优化SVM参数选取的要素 | 第27-29页 |
| 2.3.3 改进支持向量机的建模流程 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 桥梁行车实验设计与分析 | 第32-52页 |
| 3.1 工程概况与研究背景 | 第32-33页 |
| 3.1.2 监测目的 | 第32-33页 |
| 3.1.3 监测系统 | 第33页 |
| 3.2 监测方案 | 第33-37页 |
| 3.2.1 监测内容 | 第33-34页 |
| 3.2.2 监测对象和仪器 | 第34页 |
| 3.2.3 桥梁测点布置 | 第34-36页 |
| 3.2.4 监测数据处理流程 | 第36-37页 |
| 3.3 动应变采集试验 | 第37-41页 |
| 3.3.1 试验方案设计 | 第37-38页 |
| 3.3.2 试验数据采集 | 第38-41页 |
| 3.4 车重影响因素分析 | 第41-51页 |
| 3.4.1 相对峰值 | 第41-44页 |
| 3.4.2 应变影响面积 | 第44-46页 |
| 3.4.3 车速影响 | 第46-50页 |
| 3.4.4 温度的影响 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第四章 基于PSO优化支持向量机的移动荷载识别 | 第52-72页 |
| 4.1 工程概况 | 第52页 |
| 4.2 实验预测样本的选择和处理 | 第52-57页 |
| 4.2.1 实验预测环境 | 第52-53页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第53-54页 |
| 4.2.3 样本构造 | 第54-57页 |
| 4.3 模型精度评定指标 | 第57-58页 |
| 4.4 训练与预测 | 第58-68页 |
| 4.4.1 PSO支持向量机模型在移动荷载识别中的预测 | 第58-62页 |
| 4.4.2 传统支持向量机模型在移动荷载识别中的预测 | 第62-65页 |
| 4.4.3 神经网络在移动荷载识别中的预测 | 第65-68页 |
| 4.5 预测结果比较分析 | 第68-70页 |
| 4.6 本章小结 | 第70-72页 |
| 第五章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 5.1 总结 | 第72-73页 |
| 5.2 展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |