| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究的背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·CFG桩复合地基的研究现状 | 第11-12页 |
| ·粒子群算法的理论应用与研究现状 | 第12-13页 |
| ·支持向量机算法的理论应用与现状研究 | 第13-14页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文的创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 CFG桩复合地基质量的影响因素分析 | 第16-29页 |
| ·CFG桩复合地基理论基础 | 第16-21页 |
| ·荷载传递机理 | 第16页 |
| ·加固机理 | 第16-18页 |
| ·褥垫层作用机理 | 第18-21页 |
| ·CFG桩复合地基质量预测指标 | 第21-22页 |
| ·复合地基承载力 | 第21页 |
| ·桩身完整性 | 第21-22页 |
| ·承载力影响因素分析 | 第22-26页 |
| ·桩周土影响分析 | 第22-23页 |
| ·桩体影响分析 | 第23-24页 |
| ·褥垫层影响分析 | 第24页 |
| ·置换率影响分析 | 第24页 |
| ·施工工艺影响分析 | 第24-25页 |
| ·时间和空间影响分析 | 第25-26页 |
| ·桩身完整性影响因素 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于PSO-SVM的CFG桩复合地基质量预测模型的建立 | 第29-44页 |
| ·PSO-SVM用于CFG桩复合地基质量预测的可行性 | 第29-30页 |
| ·支持向量机理论 | 第30-39页 |
| ·支持向量机的理论基础 | 第30-34页 |
| ·支持向量机的基本概念 | 第34-35页 |
| ·支持向量分类机 | 第35-37页 |
| ·支持向量回归机 | 第37-39页 |
| ·粒子群算法理论 | 第39-41页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第39页 |
| ·粒子群算法的数学描述 | 第39-41页 |
| ·PSO-SVM算法设计 | 第41-43页 |
| ·PSO-SVM算法的基本思路 | 第41页 |
| ·PSO-SVM质量预测模型的建立及实现步骤 | 第41-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 基于PSO-SVM的CFG桩复合地基质量预测模型的实现 | 第44-59页 |
| ·样本数据的采集及预处理 | 第44-50页 |
| ·数据采集 | 第44-47页 |
| ·数据预处理 | 第47-50页 |
| ·粒子群优化支持向量机参数 | 第50-52页 |
| ·核函数的选取 | 第50页 |
| ·参数变化对SVM模型的影响 | 第50-51页 |
| ·PSO优化调整SVM建模参数 | 第51-52页 |
| ·PSO-SVM质量预测模型实现 | 第52-54页 |
| ·PSO-SVM承载力预测模型的实现 | 第52-53页 |
| ·PSO-SVM桩身完整性分类预测模型的实现 | 第53-54页 |
| ·实验结果及对比分析 | 第54-58页 |
| ·交叉验证法参数选择 | 第54-55页 |
| ·结果对比分析 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 结论与展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第65页 |
