| 中文摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 盾构隧道结构长期沉降的国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 现场实测及经验法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 有限元数值分析法 | 第12-13页 |
| 1.2.3 解析解法 | 第13页 |
| 1.2.4 离心模型试验法 | 第13-14页 |
| 1.3 盾构隧道长期沉降预测方法研究 | 第14-20页 |
| 1.3.1 确定性模型 | 第14-15页 |
| 1.3.2 人工智能模型 | 第15-17页 |
| 1.3.3 随机统计模型 | 第17-20页 |
| 1.4 盾构隧道长期沉降的机理 | 第20页 |
| 1.4.1 盾构隧道施工对周围土体扰动而引起的土体固结、次固结变形 | 第20页 |
| 1.4.2 地铁列车振动荷载 | 第20页 |
| 1.4.3 地铁盾构隧道自身结构特点 | 第20页 |
| 1.4.4 地铁盾构隧道周边工程建设活动 | 第20页 |
| 1.5 研究技术路线与研究方法 | 第20-22页 |
| 1.6 本文研究的主要内容 | 第22-23页 |
| 第二章 苏州地铁盾构隧道沉降特征分析 | 第23-48页 |
| 2.1 苏州地铁一、二号线基本概况 | 第23-26页 |
| 2.2 苏州地铁盾构隧道沉降监测数据整理 | 第26-41页 |
| 2.3 苏州地铁盾构隧道沉降特征 | 第41-42页 |
| 2.3.1 苏州地铁盾构隧道横断面沉降特征 | 第41-42页 |
| 2.3.2 苏州地铁盾构隧道纵断面沉降特征 | 第42页 |
| 2.4 苏州地铁盾构隧道沉降特征原因分析 | 第42-47页 |
| 2.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 盾构隧道长期沉降的预测模型 | 第48-62页 |
| 3.1 经验曲线法 | 第48-50页 |
| 3.1.1 双曲线模型 | 第48-49页 |
| 3.1.2 幂多项式模型 | 第49-50页 |
| 3.2 人工智能模型 | 第50-57页 |
| 3.2.1 BP神经网络 | 第50-52页 |
| 3.2.2 小波神经网络 | 第52-54页 |
| 3.2.3 支持向量机模型 | 第54-55页 |
| 3.2.4 最小二乘支持向量机 | 第55-57页 |
| 3.3 灰色理论法 | 第57-61页 |
| 3.3.1 GM(1,1)灰色模型 | 第57-58页 |
| 3.3.2 灰色关联分析模型 | 第58-61页 |
| 3.4 本章小节 | 第61-62页 |
| 第四章 盾构隧道长期沉降预测模型的建立及预测结果分析 | 第62-90页 |
| 4.1 盾构隧道横断面沉降预测模型的建立及预测结果 | 第62-85页 |
| 4.1.1 双曲线模型的建立 | 第62-63页 |
| 4.1.2 幂多项式模型的建立 | 第63-64页 |
| 4.1.3 支持向量机模型的建立 | 第64-66页 |
| 4.1.4 最小二乘支持向量机模型的建立 | 第66-68页 |
| 4.1.5 BP神经网络模型的建立 | 第68页 |
| 4.1.6 GM(1,1)灰色模型的建立 | 第68-70页 |
| 4.1.7 灰色关联模型的建立 | 第70-73页 |
| 4.1.8 盾构隧道横断面沉降预测结果 | 第73-85页 |
| 4.2 盾构隧道纵断面沉降预测模型的建立及预测结果 | 第85-89页 |
| 4.2.1 三种纵断面沉降预测模型的建立 | 第85-86页 |
| 4.2.2 盾构隧道纵断面沉降预测结果 | 第86-89页 |
| 4.3 本章小结 | 第89-90页 |
| 第五章 总结与展望 | 第90-92页 |
| 5.1 全文总结 | 第90-91页 |
| 5.2 展望 | 第91-92页 |
| 参考文献 | 第92-100页 |
| 攻读硕士期间取得的成果 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
