| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-13页 |
| 1.1.1 问题的提出 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究区域概况 | 第9-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 国内外地面沉降及研究概况 | 第13-15页 |
| 1.2.2 地面沉降的防治 | 第15-16页 |
| 1.2.3 地面沉降预测模型及模型存在的问题 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 技术路线 | 第19-20页 |
| 第二章 地面沉降预测模型原理与方法 | 第20-31页 |
| 2.1 BP 神经网络预测模型 | 第20-24页 |
| 2.1.1 BP 神经网络模型 | 第20-21页 |
| 2.1.2 BP 神经网络设计基础 | 第21-23页 |
| 2.1.3 BP 算法的训练实现 | 第23-24页 |
| 2.2 回归分析预测模型 | 第24-27页 |
| 2.2.1 回归分析模型 | 第24页 |
| 2.2.2 一元线性回归模型 | 第24-26页 |
| 2.2.3 多元线性回归模型 | 第26-27页 |
| 2.3 灰色系统理论预测模型 | 第27-31页 |
| 2.3.1 灰色系统的基本概念 | 第27-28页 |
| 2.3.2 GM（1，1）模型 | 第28-29页 |
| 2.3.3 GM（r，h）模型 | 第29-31页 |
| 第三章 地面沉降单一预测模型研究 | 第31-53页 |
| 3.1 BP 神经网络预测模型 | 第31-41页 |
| 3.1.1 基于地下水开采量的地面沉降 BP 神经网络预测模型 | 第31-37页 |
| 3.1.2 基于地下水水位的地面沉降 BP 神经网络预测模型 | 第37-41页 |
| 3.2 回归分析预测模型 | 第41-46页 |
| 3.2.1 基于地下水开采量的地面沉降回归预测模型 | 第41-43页 |
| 3.2.2 基于地下水水位的地面沉降回归预测预测模型 | 第43-46页 |
| 3.3 灰色系统理论预测模型 | 第46-53页 |
| 3.3.1 数据预处理 | 第46-47页 |
| 3.3.2 模型的建立 | 第47-49页 |
| 3.3.3 模型的实现 | 第49-51页 |
| 3.3.4 误差分析 | 第51-53页 |
| 第四章 地面沉降组合预测模型研究 | 第53-63页 |
| 4.1 回归分析 BP 神经网络模型建模原理与方法 | 第53-55页 |
| 4.2 回归分析 BP 神经网络预测模型 | 第55-63页 |
| 4.2.1 基于地下水开采量的地面沉降回归分析 BP 神经网络预测模型 | 第55-60页 |
| 4.2.2 基于地下水水位的地面沉降回归分析 BP 神经网络预测模型 | 第60-63页 |
| 第五章 预测模型应用研究 | 第63-67页 |
| 5.1 预测模型效果比较 | 第63-64页 |
| 5.2 地面沉降地下水开采量预测模型的应用研究 | 第64-66页 |
| 5.2.1 背景沉降量模拟 | 第64-65页 |
| 5.2.2 地下水开采强度分析 | 第65-66页 |
| 5.3 地面沉降地下水水位预测模型应用分析 | 第66-67页 |
| 结论与展望 | 第67-69页 |
| 结论 | 第67页 |
| 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
