基于稳健估计的高速铁路沉降预测与数据处理方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 本论文的主要工作 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 2 常用曲线拟合模型 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 非生长曲线预测模型 | 第16-20页 |
| 2.2.1 双曲线模型 | 第16-17页 |
| 2.2.2 拓展双曲线模型 | 第17-18页 |
| 2.2.3 Asaoka模型 | 第18页 |
| 2.2.4 三点法模型 | 第18-20页 |
| 2.2.5 指数曲线模型 | 第20页 |
| 2.3 生长曲线预测模型 | 第20-23页 |
| 2.3.1 Logistic模型 | 第20-21页 |
| 2.3.2 Gompertz模型 | 第21页 |
| 2.3.3 Verhulst模型 | 第21-23页 |
| 2.4 线性组合预测模型 | 第23-25页 |
| 2.4.1 权函数确定的准则 | 第23-25页 |
| 2.4.2 组合预测效果评价的指标 | 第25页 |
| 2.5 实例分析 | 第25-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 稳健估计理论及回归模型 | 第29-36页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 稳健估计的基本原理 | 第29-30页 |
| 3.3 几种常用的权函数 | 第30-32页 |
| 3.4 稳健估计的线性回归模型 | 第32-34页 |
| 3.4.1 线性回归模型的概念 | 第32页 |
| 3.4.2 最小二乘法与回归方程式的参数估计 | 第32-33页 |
| 3.4.3 线性回归模型拟合优度的评价 | 第33页 |
| 3.4.4 稳健估计的线性回归模型 | 第33-34页 |
| 3.5 实例分析 | 第34-35页 |
| 3.6 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 稳健估计的曲线拟合模型在沉降预测中应用 | 第36-49页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 稳健双曲线预测模型 | 第36-38页 |
| 4.2.1 模型的介绍 | 第36页 |
| 4.2.2 模型的建立 | 第36-38页 |
| 4.3 稳健Asaoka模型 | 第38-39页 |
| 4.4 稳健估计的曲线拟合模型在沉降预测中的应用 | 第39-48页 |
| 4.4.1 稳健双曲线预测模型 | 第39-44页 |
| 4.4.2 稳健Asaoka预测模型 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 基于Matlab的沉降预测系统 | 第49-58页 |
| 5.1 引言 | 第49页 |
| 5.2 系统设计的基本原则 | 第49页 |
| 5.3 主要模块设计 | 第49-50页 |
| 5.4 各主要模块的实现 | 第50-56页 |
| 5.4.1 文件读写模块 | 第50-52页 |
| 5.4.2 预测模型模块 | 第52-53页 |
| 5.4.3 稳健估计程序模块 | 第53-55页 |
| 5.4.4 图形可视化模块 | 第55-56页 |
| 5.5 系统主要功能演示 | 第56-57页 |
| 5.6 本章小结 | 第57-58页 |
| 6 结论与展望 | 第58-61页 |
| 6.1 主要结论 | 第58-59页 |
| 6.2 对今后工作的展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
