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基于支持向量机的隧道围岩参数反演研究

中文摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1. 绪论第10-17页
    1.1 选题的背景和意义第10-11页
    1.2 国内外发展及研究现状第11-14页
        1.2.1 参数反演理论第11-12页
        1.2.2 支持向量机第12-13页
        1.2.3 出现的问题及发展方向第13-14页
    1.3 本文的研究内容与技术路线第14-17页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 技术路线第15-17页
2. 岩土工程的参数反演理论第17-25页
    2.1 反演分析的理论概述第17页
    2.2 待分析参数的确定第17-18页
    2.3 反演分析的基本原理第18-21页
        2.3.1 线弹性问题参数反演第18-20页
        2.3.2 非线性问题参数反演第20-21页
    2.4 反演分析方法的分类第21-23页
        2.4.1 确定性分析方法第21-22页
        2.4.2 不确定性分析方法第22-23页
    2.5 反演分析的应用第23-25页
        2.5.1 弹性及弹塑性位移反分析的应用第23-24页
        2.5.2 粘弹性位移反分析的应用第24页
        2.5.3 自动化监控的应用第24-25页
3. 改进鱼群优化支持向量机研究第25-48页
    3.1 支持向量机原理第25-35页
        3.1.1 机器学习理论第25-27页
        3.1.2 统计学习理论第27-29页
        3.1.3 支持向量机基本原理第29-35页
        3.1.4 支持向量机存在问题第35页
    3.2 改进的人工鱼群算法研究第35-46页
        3.2.1 标准人工鱼群算法第35-38页
        3.2.2 改进人工鱼群算法第38-43页
        3.2.3 仿真实验第43-46页
    3.3 改进鱼群优化支持向量机原理第46-48页
4. 改进的支持向量机应用于隧道围岩参数反演第48-60页
    4.1 改进的支持向量机反演隧道围岩参数思路与实施步骤第48-50页
        4.1.1 反演思路第48页
        4.1.2 实施步骤第48-50页
    4.2 工程应用实例第50-60页
        4.2.1 工程概况第50-52页
        4.2.2 工程监测及监测数据第52-53页
        4.2.3 动态反演计算第53-58页
        4.2.4 预测结果分析第58-60页
5. 结论与展望第60-63页
    5.1 结论第60-61页
    5.2 展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第67-68页
致谢第68-69页
作者简介第69页

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