| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 数据挖掘理论发展历程 | 第11-13页 |
| 1.2.2 数据挖掘方法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 课题来源及主要内容 | 第15-17页 |
| 第2章 风荷载预测模型理论框架建立 | 第17-36页 |
| 2.1 引言 | 第17-18页 |
| 2.2 数据预处理 | 第18-26页 |
| 2.2.1 原始数据降维 | 第18-23页 |
| 2.2.2 样本数据聚类分析 | 第23-26页 |
| 2.3 风荷载预测模型建立及评价 | 第26-30页 |
| 2.3.1 GRNN神经网络的理论基础 | 第26-28页 |
| 2.3.2 GRNN神经网络的网络结构 | 第28-29页 |
| 2.3.3 预测结果误差评价 | 第29-30页 |
| 2.4 风荷载预测模型参数优化 | 第30-35页 |
| 2.4.1 果蝇优化算法 | 第31-32页 |
| 2.4.2 具有Levy飞行特征的双子群果蝇优化算法(LFOA) | 第32-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 平屋盖及球面屋盖风荷载预测 | 第36-53页 |
| 3.1 引言 | 第36-37页 |
| 3.2 球面屋盖风荷载预测 | 第37-44页 |
| 3.2.1 训练数据准备工作 | 第37-38页 |
| 3.2.2 风荷载预测模型建立 | 第38-40页 |
| 3.2.3 平均风压预测模型评价 | 第40-43页 |
| 3.2.4 脉动风压预测模型评价 | 第43-44页 |
| 3.3 平面屋盖风荷载预测 | 第44-52页 |
| 3.3.1 训练数据准备 | 第44-45页 |
| 3.3.2 风荷载预测模型建立 | 第45-48页 |
| 3.3.3 平均风压预测模型评价 | 第48-49页 |
| 3.3.4 脉动风压预测模型评价 | 第49-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 三心圆柱面屋盖风荷载预测 | 第53-70页 |
| 4.1 引言 | 第53页 |
| 4.2 训练数据准备工作 | 第53-56页 |
| 4.3 风荷载预测模型建立 | 第56-60页 |
| 4.3.1 平均风压预测模型建立 | 第56-59页 |
| 4.3.2 脉动风压预测模型建立 | 第59-60页 |
| 4.4 风荷载预测结果评价 | 第60-69页 |
| 4.4.1 平均风压预测模型评价 | 第60-65页 |
| 4.4.2 脉动风压预测模型评价 | 第65-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第5章 风荷载预测程序平台开发 | 第70-77页 |
| 5.1 引言 | 第70页 |
| 5.2 风荷载预测程序平台介绍 | 第70-73页 |
| 5.2.1 风荷载预测界面 | 第70-72页 |
| 5.2.2 风荷载预测模型训练界面 | 第72-73页 |
| 5.3 风荷载预测程序平台应用 | 第73-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第83-85页 |
| 致谢 | 第85页 |