客运专线路基沉降规律影响因素分析与沉降预测
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-24页 |
| ·研究目的与意义 | 第9-10页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第10-22页 |
| ·路基土变形特性 | 第10-14页 |
| ·路基沉降研究现状 | 第14-16页 |
| ·路基变形计算方法 | 第16-22页 |
| ·本文主要工作 | 第22-24页 |
| 第二章 现场变形监测方案及结果分析 | 第24-53页 |
| ·现场变形监测 | 第24-28页 |
| ·现场变形监测意义 | 第24页 |
| ·现场变形监测目标 | 第24-25页 |
| ·现场监测数据特点及异常数据判定标准 | 第25-27页 |
| ·现场变形监测路基典型区段选取 | 第27页 |
| ·现场变形监测监测方法的研究 | 第27-28页 |
| ·武广客运专线常规沉降监测方案 | 第28-37页 |
| ·监测断面布置原则 | 第28-29页 |
| ·监测元件工作原理及埋设方法 | 第29-33页 |
| ·监测要求及注意事项 | 第33-34页 |
| ·单点沉降计布置 | 第34-37页 |
| ·监测结果分析 | 第37-52页 |
| ·单点沉降计监测成果 | 第37-49页 |
| ·单点沉降计监测成果分析 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 路基沉降变形规律研究 | 第53-60页 |
| ·概述 | 第53页 |
| ·路基沉降影响因素分析 | 第53-58页 |
| ·路基型式对沉降发展的影响 | 第53-54页 |
| ·多级填筑不同时期对沉降曲线发展的影响 | 第54-55页 |
| ·填土高度对路基沉降的影响 | 第55-56页 |
| ·地下水位变化对路基沉降的影响 | 第56-57页 |
| ·路基侧向位移对沉降的影响 | 第57页 |
| ·不同地基处理方法对沉降的影响 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 第四章 多元回归分析在沉降预测中的应用 | 第60-86页 |
| ·多元回归分析基本理论 | 第60-64页 |
| ·回归分析概述 | 第60-61页 |
| ·多元线性回归模型 | 第61页 |
| ·回归系数的最小二乘估计求解 | 第61-62页 |
| ·多元线性回归模型的检验 | 第62-63页 |
| ·逐步回归方法 | 第63页 |
| ·回归分析预测的优势 | 第63-64页 |
| ·路基沉降影响因素多元回归分析 | 第64-74页 |
| ·方案设计 | 第64页 |
| ·统计分析软件介绍 | 第64-66页 |
| ·试验数据收集 | 第66-67页 |
| ·多元回归分析的工程应用 | 第67-74页 |
| ·多元非线性回归在沉降分析中的应用 | 第74-85页 |
| ·采用多元非线性回归的分析沉降的意义 | 第74-75页 |
| ·多元非线性回归方程的建立 | 第75-79页 |
| ·考虑固结度的多元非线性回归探讨 | 第79-80页 |
| ·考虑固结度的多元非线性回归研究难点 | 第80-81页 |
| ·考虑固结度的多元非线性回归的改进 | 第81-82页 |
| ·考虑固结度的多元非线性回归的应用 | 第82-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第五章 基于多元统计分析的BP神经网络回归分析 | 第86-105页 |
| ·人工神经网络 | 第86-87页 |
| ·BP神经网络 | 第87-90页 |
| ·网络模型 | 第88页 |
| ·学习算法 | 第88-89页 |
| ·泛化能力 | 第89-90页 |
| ·基于神经网络的时间序序列预测概述 | 第90页 |
| ·原理简单描述 | 第90页 |
| ·网络参数和网络大小 | 第90页 |
| ·数据和预测精度 | 第90页 |
| ·基于BP神经网络的时间序序列预测 | 第90-93页 |
| ·训练样本集的准备 | 第91-92页 |
| ·初始权值确定 | 第92页 |
| ·网络结构确定 | 第92-93页 |
| ·网络的训练和预测方式 | 第93页 |
| ·基于多元统计分析的BP神经网络 | 第93-98页 |
| ·主元分析理论 | 第94-95页 |
| ·网络的数学模型 | 第95页 |
| ·简单综合模型的提出 | 第95-96页 |
| ·集多元统计分析特点的综合模型 | 第96页 |
| ·网络断面数据的主成份分析、降维处理 | 第96-97页 |
| ·时序输入变量数的确定 | 第97-98页 |
| ·基于多元统计分析的BP网络回归分析 | 第98-104页 |
| ·方案设计 | 第98-99页 |
| ·分析数据样本集 | 第99页 |
| ·BP神经网络的Fortran程序流程图 | 第99-100页 |
| ·BP神经网络程序计算结果 | 第100-102页 |
| ·BP神经网络程序结果分析 | 第102-104页 |
| ·本章小结 | 第104-105页 |
| 第六章 结论与展望 | 第105-108页 |
| ·本文主要结论 | 第105-107页 |
| ·有待进一步研究的问题 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-113页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及参与科研情况 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114页 |
