地铁站基坑地表沉降预测模型及其应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 经典模型的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 改进模型的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 主要研究内容及结构 | 第17-19页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第17-18页 |
| 1.4.2 文章结构 | 第18-19页 |
| 2 工程背景及监测数据预处理 | 第19-33页 |
| 2.1 工程简介 | 第19-20页 |
| 2.1.1 工程概况 | 第19页 |
| 2.1.2 工程水文地质 | 第19-20页 |
| 2.2 监测要求 | 第20-22页 |
| 2.2.1 监测目的和依据 | 第20-21页 |
| 2.2.2 监测范围和等级 | 第21页 |
| 2.2.3 监测项目 | 第21-22页 |
| 2.2.4 监测控制值 | 第22页 |
| 2.3 沉降观测点的布设及观测 | 第22-24页 |
| 2.3.1 工程地表沉降监测点的布设 | 第22-24页 |
| 2.3.2 沉降监测点的观测 | 第24页 |
| 2.4 监测数据预处理 | 第24-32页 |
| 2.4.1 监测数据 | 第24-31页 |
| 2.4.2 监测数据预处理 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 3 经典模型介绍及程序实现 | 第33-49页 |
| 3.1 灰色模型 | 第33-38页 |
| 3.1.1 灰色模型原理 | 第33-34页 |
| 3.1.2 灰色模型精度分析 | 第34-37页 |
| 3.1.3 程序实现和验算 | 第37-38页 |
| 3.2 卡尔曼滤波模型 | 第38-44页 |
| 3.2.1 卡尔曼滤波原理 | 第38-40页 |
| 3.2.2 卡尔曼状态模型分类 | 第40-41页 |
| 3.2.3 程序实现和验算 | 第41-44页 |
| 3.3 神经网络模型 | 第44-48页 |
| 3.3.1 BP神经网络原理 | 第44-45页 |
| 3.3.2 神经网络模型分类 | 第45-47页 |
| 3.3.3 程序实现和验算 | 第47-48页 |
| 3.4 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 预测与验证分析 | 第49-97页 |
| 4.1 预测分析 | 第49-73页 |
| 4.1.1 灰色模型预测 | 第49-65页 |
| 4.1.1.1 等维灰色模型预测 | 第49-56页 |
| 4.1.1.2 小波降噪灰色模型预测 | 第56-65页 |
| 4.1.2 卡尔曼滤波模型预测 | 第65-67页 |
| 4.1.3 BP神经网络模型预测 | 第67-71页 |
| 4.1.4 模型比较分析 | 第71-73页 |
| 4.2 验证分析 | 第73-96页 |
| 4.2.1 灰色模型验证 | 第73-88页 |
| 4.2.1.1 等维灰色模型验证 | 第73-80页 |
| 4.2.1.2 小波降噪灰色模型验证 | 第80-88页 |
| 4.2.2 卡尔曼滤波模型验证 | 第88-90页 |
| 4.2.3 BP神经网络验证 | 第90-93页 |
| 4.2.4 模型比较分析 | 第93-96页 |
| 4.3 本章小结 | 第96-97页 |
| 5 结论和展望 | 第97-99页 |
| 5.1 结论 | 第97页 |
| 5.2 展望 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-103页 |
| 附录 | 第103-107页 |
| 致谢 | 第107-109页 |
| 作者简介 | 第109页 |
