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软土地基沉降组合预测研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-12页
第一章 绪论第12-22页
   ·引言第12-13页
   ·软土的工程特性和沉降机理第13-16页
   ·软土地基的沉降分析第16-19页
   ·组合预测的研究现状第19-20页
   ·本文的主要研究内容第20-22页
第二章 沉降单项预测模型第22-50页
   ·经验公式法第22-28页
     ·指数曲线模型第23-24页
     ·双曲线模型第24-26页
     ·S型成长曲线模型第26-28页
   ·Asaoka模型第28-29页
   ·灰色预测模型第29-34页
     ·GM(1,1)模型的建立第29-31页
     ·非等时距序列的等时距处理第31-33页
     ·用GM(1,1)残差模型提高预测精度第33-34页
   ·支持向量机第34-40页
     ·支持向量机的产生第35-36页
     ·支持向量机的核函数第36-37页
     ·基于支持向量机的沉降预测第37-40页
   ·BP网络第40-47页
     ·BP网络结构第40-41页
     ·BP网络学习规则第41-43页
     ·BP网络的构建第43页
     ·BP网络的训练第43-46页
     ·基于BP网络的沉降预测第46-47页
   ·单项预测模型应用中的问题第47-50页
第三章 组合预测模型第50-68页
   ·组合预测的分类第50-52页
   ·最优组合预测模型第52-61页
     ·预测误差平方和达到最小的最优线性组合预测模型第52-54页
     ·误差绝对值和达到最小的最优线性组合预测模型第54-55页
     ·基于预测有效度的最优组合预测模型第55-57页
     ·非线性加权平均最优组合预测模型第57-61页
     ·最优组合预测存在的问题第61页
   ·非最优正权组合预测模型第61-64页
   ·变权重组合预测模型第64-67页
   ·对组合预测的思考第67-68页
第四章 基于支持向量机和"S"型曲线的正权和变权组合预测第68-82页
   ·工程概况第68-70页
     ·地形地貌第68页
     ·气象特征第68-69页
     ·地质情况第69页
     ·水文条件第69-70页
   ·数据整理和分析第70-71页
   ·各单项模型拟合及预测结果第71-77页
     ·SVM模型预测结果第71-72页
     ·S型曲线预测结果第72-74页
     ·BP网络预测结果第74-77页
   ·组合预测模型的选取和预测第77-82页
     ·预测方法的选取第77-78页
     ·正权组合预测结果第78-79页
     ·变权组合预测结果第79-82页
第五章 结论与建议第82-84页
   ·结论第82-83页
   ·建议第83-84页
参考文献第84-88页
致谢第88-89页
学位论文评阅及答辩情况表第89页

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