| 第一章 绪论 | 第1-11页 |
| ·概述 | 第7-8页 |
| ·人工神经元网络在隧道工程中的应用 | 第8-9页 |
| ·本文主要内容 | 第9-11页 |
| 第二章 人工神经元网络理论及BP算法 | 第11-22页 |
| ·人工神经元网络理论 | 第11-13页 |
| ·BP(back propagation)神经网络及其算法 | 第13-20页 |
| ·人工神经元网络在公路隧道围岩判别和支护设计的应用优势 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 公路隧道围岩稳定性分析 | 第22-31页 |
| ·地质因素对围岩稳定性的影响 | 第22-28页 |
| ·工程、施工因素对围岩稳定性的影响 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第四章 公路围岩判别的人工神经元网络方法 | 第31-40页 |
| ·围岩判别的研究现状及影响因素的确定 | 第31-34页 |
| ·围岩判别人工神经元网络方法的实现 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 公路隧道支护设计的人工神经元网络方法 | 第40-50页 |
| ·公路隧道支护设计影响因素的确定 | 第40页 |
| ·训练样本的准备及归一化处理 | 第40-43页 |
| ·人工神经元网络公路隧道支护设计的实现 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第六章 公路隧道围岩判别和支护设计神经网络预测系统(TR&SDNNPS)软件的实现 | 第50-58页 |
| ·MATLAB语言的介绍 | 第50页 |
| ·改进BP算法的编制 | 第50-53页 |
| ·TR&SDNNPS软件的使用说明 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第七章 TR&SDNNPS软件在公路隧道工程实例中的应用 | 第58-69页 |
| ·TR&SDNNPS软件在太宁公路隧道中的应用 | 第58-62页 |
| ·TR&SDNNPS软件在峰堡寨公路隧道中的应用 | 第62-65页 |
| ·TR&SDNNPS软件在麻家山公路隧道中的应用 | 第65-67页 |
| ·软件预测误差分析 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第八章 结论及进一步研究的建议 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·存在问题及进一步研究的建议 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |
