| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-27页 |
| ·引言 | 第10-12页 |
| ·大坝安全监测分析模型的研究进展 | 第12-24页 |
| ·大坝安全监测正分析模型 | 第12-16页 |
| ·大坝安全监测反分析模型 | 第16-20页 |
| ·参数灵敏度计算和测点优化布置 | 第20-22页 |
| ·大坝安全监测正反分析中所存在的问题 | 第22-24页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第24-27页 |
| 2 支持向量机及其改进方法在大坝安全监测预测模型中的应用研究 | 第27-64页 |
| ·大坝安全监测预测模型建模的传统的统计回归方法和神经网络方法 | 第27-31页 |
| ·统计回归建模方法 | 第27-28页 |
| ·神经网络建模方法 | 第28-31页 |
| ·支持向量机建模方法及应用 | 第31-50页 |
| ·机器学习 | 第31-33页 |
| ·统计学习理论 | 第33-34页 |
| ·标准支持向量机 | 第34-37页 |
| ·支持向量回归机 | 第37-39页 |
| ·支持向量回归机在大坝安全监测变形预测中的应用 | 第39-45页 |
| ·最小二乘支持向量机算法 | 第45-46页 |
| ·最小二乘支持向量机在大坝安全监测变形预测中的应用及比较 | 第46-50页 |
| ·引入和声搜索技术的最小二乘支持向量机自适应建模方法 | 第50-63页 |
| ·最小二乘支持向量机建模时存在的问题 | 第50-51页 |
| ·和声搜索技术 | 第51-53页 |
| ·和声搜索最小二乘支持向量机模型 | 第53页 |
| ·滚动预测方法 | 第53-54页 |
| ·和声搜索最小二乘支持向量机大坝安全监测预测模型 | 第54-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 3 大坝材料参数反演的两种改进智能化新方法研究 | 第64-91页 |
| ·微粒群算法的大坝材料参数反演方法研究 | 第64-78页 |
| ·基本微粒群算法及分析 | 第65-66页 |
| ·标准微粒群算法 | 第66-67页 |
| ·微粒群算法的参数分析 | 第67-69页 |
| ·基于标准微粒群算法的大坝材料参数反演 | 第69-73页 |
| ·微粒群算法的改进和融合 | 第73-76页 |
| ·具有惯性权重非线性衰减策略的模拟退火微粒群算法大坝参数反演 | 第76-78页 |
| ·人工鱼群算法的大坝材料参数反演方法研究 | 第78-90页 |
| ·人工鱼群算法及其行为描述 | 第78-80页 |
| ·人工鱼群算法的全局收敛性及各参数对收敛性的影响分析 | 第80-82页 |
| ·基于人工鱼群算法的大坝材料参数反演 | 第82-84页 |
| ·人工鱼群算法的改进和融合 | 第84-88页 |
| ·具有感知距离动态调整策略的混沌人工鱼群算法大坝参数反演 | 第88-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 4 结构参数灵敏度计算的智能化方法及大坝安全监测点位置优选度计算的分析研究 | 第91-128页 |
| ·结构参数灵敏度的概念及其求解方法 | 第91-94页 |
| ·结构参数灵敏度的基本概念 | 第91-92页 |
| ·灵敏度计算的有限差分法 | 第92页 |
| ·灵敏度计算的半解析法和解析法 | 第92-94页 |
| ·参数灵敏度和测点位置优选 | 第94-97页 |
| ·监测点位置优选的工程意义 | 第94-95页 |
| ·监测点位置优选的基本原则 | 第95-97页 |
| ·大坝安全监测中测点位置优选度计算方法的建立 | 第97-98页 |
| ·大坝参数灵敏度计算的智能化方法 | 第98-104页 |
| ·基于神经网络的参数灵敏度计算方法 | 第98-100页 |
| ·基于支持向量机的参数灵敏度计算方法 | 第100-102页 |
| ·数值算例 | 第102-104页 |
| ·重力坝计算参数的灵敏度计算及测点位置优选度计算 | 第104-113页 |
| ·正交试验方法 | 第104-106页 |
| ·重力坝参数敏感性分析 | 第106-109页 |
| ·重力坝参数灵敏度计算 | 第109-111页 |
| ·重力坝坝体位移监测点位置优选度的计算 | 第111-113页 |
| ·土石坝计算参数的灵敏度计算及测点位置优选度计算 | 第113-123页 |
| ·邓肯-张模型简介 | 第113-114页 |
| ·土石坝邓肯-张模型计算参数敏感性分析 | 第114-120页 |
| ·土石坝坝体位移控制性参数的灵敏度计算 | 第120-122页 |
| ·土石坝坝体位移监测点位置优选度的计算 | 第122-123页 |
| ·测点位置优选度计算方法合理性的验证 | 第123-126页 |
| ·本章小结 | 第126-128页 |
| 5 结论与展望 | 第128-131页 |
| 参考文献 | 第131-141页 |
| 创新点摘要 | 第141-142页 |
| 攻读博士学位期间发表(完成)的相关学术论文 | 第142-144页 |
| 致谢 | 第144-145页 |
