| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标 | 第16页 |
| 1.4 研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 主成分分析法—PCA | 第18-29页 |
| 2.1 PCA概述 | 第18-19页 |
| 2.2 PCA理论推导 | 第19-22页 |
| 2.3 主成分数量选取准则 | 第22-24页 |
| 2.4 变形指标归一化处理 | 第24-25页 |
| 2.5 主成分所代表变形信息的解释 | 第25-26页 |
| 2.6 PCA的不足与改进策略 | 第26-29页 |
| 第3章 灰色主成分分析法—GPCA | 第29-36页 |
| 3.1 灰色系统理论 | 第29-30页 |
| 3.2 GPCA思想 | 第30页 |
| 3.3 GPCA理论推导 | 第30-34页 |
| 3.3.1 灰度的概念 | 第30-31页 |
| 3.3.2 灰时间序列 | 第31页 |
| 3.3.3 灰数学期望 | 第31页 |
| 3.3.4 灰方差 | 第31-32页 |
| 3.3.5 灰协方差 | 第32页 |
| 3.3.6 灰相关系数 | 第32-33页 |
| 3.3.7 灰主成分 | 第33-34页 |
| 3.4 基于GPCA的变形信息提取步骤 | 第34-36页 |
| 第4章 PCA与GPCA应用于时间序列变形信息提取的对比研究 | 第36-54页 |
| 4.1 实验数据 | 第36-42页 |
| 4.1.1 工程实例介绍 | 第36-37页 |
| 4.1.2 液体静力水准仪实时沉降监测系统介绍 | 第37-41页 |
| 4.1.3 实验数据选取 | 第41-42页 |
| 4.2 实验过程 | 第42-54页 |
| 4.2.1 实验数据数学模型 | 第42-44页 |
| 4.2.2 实验数据准备 | 第44-45页 |
| 4.2.3 GPCA与PCA处理过程对比 | 第45-54页 |
| 第5章 结论及展望 | 第54-56页 |
| 5.1 结论 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 | 第61-65页 |
| 附录一 | 第65-68页 |
| 附录二 程序代码 | 第68-80页 |