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基于遗传算法的大坝安全监控统计模型优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究的目的和意义第9-11页
    1.2 大坝安全监测资料分析及预测模型的研究现状第11-13页
        1.2.1 大坝安全监测资料分析的研究现状第11-12页
        1.2.2 大坝安全监控模型概述第12-13页
    1.3 论文的研究内容与章节安排第13-15页
第2章 大坝安全监控的统计模型第15-26页
    2.1 混凝土大坝变形统计模型第15-17页
        2.1.1 水压分量的构成形式第15-16页
        2.1.2 温度分量的构成形式第16页
        2.1.3 时效分量的构成形式第16-17页
    2.2 多元线性回归模型第17-18页
    2.3 逐步回归分析模型第18-21页
        2.3.1 逐步回归分析的基本原理第18页
        2.3.2 逐步回归分析的计算方法第18-21页
    2.4 统计模型的检验与校正第21-22页
        2.4.1 复相关系数检验第21页
        2.4.2 回归模型显著性检验第21-22页
        2.4.3 回归系数显著性检验第22页
    2.5 逐步回归算例分析第22-25页
        2.5.1 算例概况第22页
        2.5.2 模型因子的选取第22-24页
        2.5.3 基于逐步回归的位移监控模型第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
第3章 基于AGA优化的大坝安全监控统计模型第26-40页
    3.1 遗传算法原理第26-31页
        3.1.1 遗传算法的基本思想第26页
        3.1.2 遗传算法的设计与实现第26-28页
        3.1.3 遗传算法的基本操作第28-29页
        3.1.4 遗传算法的工作流程第29-30页
        3.1.5 自适应遗传算法的基本思想第30-31页
    3.2 基于自适应遗传算法-逐步回归的建模步骤第31-33页
        3.2.1 模型建立的基本原理第31-32页
        3.2.2 AGA-SR模型的建模步骤和实现流程第32-33页
    3.3 算例分析第33-39页
        3.3.1 遗传算法控制参数的选取第33-36页
        3.3.2 自适应遗传算法模型的建立第36-38页
        3.3.3 计算结果及成果分析第38-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第4章 基于模糊逻辑推理的遗传算法收敛性研究第40-52页
    4.1 模糊自适应遗传算法原理第40-43页
        4.1.1 模糊控制的基本思想第40-41页
        4.1.2 模糊自适应遗传算法的设计思想第41-42页
        4.1.3 模糊自适应遗传算法的实现流程第42-43页
    4.2 基于模糊自适应遗传算法-逐步回归的建模步骤第43-45页
    4.3 模糊推理系统的设计第45-48页
        4.3.1 模糊控制器变量的确定第45页
        4.3.2 输入输出模糊集的定义第45页
        4.3.3 隶属度函数设计第45-47页
        4.3.4 控制规则设计第47-48页
    4.4 算例分析第48-51页
        4.4.1 模糊控制器的代码实现第48-49页
        4.4.2 FAGA-SR模型的建立与分析第49-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 监控模型分析与比较第52-64页
    5.1 原始位移观测数据处理分析第52-54页
        5.1.1 相关性分析第52-53页
        5.1.2 多重共线性分析第53-54页
        5.1.3 残差分析第54页
    5.2 模型结果分析与比较第54-63页
        5.2.1 逐步回归相关性分析第55-56页
        5.2.2 拟合模型的统计参数分析第56-57页
        5.2.3 拟合模型的残差分析第57-59页
        5.2.4 各拟合模型位移曲线分析第59-63页
    5.3 本章小结第63-64页
第6章 总结与展望第64-66页
    6.1 全文总结第64-65页
    6.2 研究展望第65-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-70页
攻读硕士学位期间发表的论文第70页

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