| 摘要 | 第1-5页 |
| abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·论文选题的背景 | 第9-10页 |
| ·论文选题的目的及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·预测模型的研究现状 | 第11-12页 |
| ·小波神经网络研究现状 | 第12页 |
| ·论文的研究内容及结构 | 第12-15页 |
| ·课题主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 大坝安全监测数据分析 | 第15-22页 |
| ·广西长洲大坝监测概况 | 第15-16页 |
| ·监测数据的构成及特点 | 第16-17页 |
| ·监测数据预处理 | 第17-21页 |
| ·水平位移的影响因素分析 | 第18-19页 |
| ·水平位移数据收集 | 第19-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 BP神经网络和小波神经网络概述 | 第22-39页 |
| ·人工神经网络 | 第22-30页 |
| ·人工神经网络的发展 | 第22-23页 |
| ·神经网络的结构和模型 | 第23-27页 |
| ·神经网络的学习类型及算法 | 第27-29页 |
| ·神经网络的特征及应用 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络 | 第30-34页 |
| ·BP神经网络结构 | 第30-31页 |
| ·BP神经网络的学习过程 | 第31-34页 |
| ·BP神经网络的应用及不足 | 第34页 |
| ·小波神经网络理论 | 第34-38页 |
| ·小波神经网络基本结构 | 第34-35页 |
| ·小波神经网络的学习过程 | 第35-38页 |
| ·小波神经网络的应用 | 第38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 4 基于BP神经网络和小波神经网络的大坝变形预测分析 | 第39-47页 |
| ·大坝变形预测设计方案 | 第39-41页 |
| ·基于神经网络模型的大坝变形预测 | 第41-43页 |
| ·BP神经网络和小波神经网络预测模型的区别与联系分析 | 第43-46页 |
| ·BP神经网络与小波神经网络的区别分析 | 第43-44页 |
| ·BP神经网络与小波神经网络的联系分析 | 第44-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 5 BP神经网络和小波神经网络在大坝变形预测上的应用 | 第47-68页 |
| ·大坝变形预测模型的建模方法 | 第47-48页 |
| ·大坝变形预测模型的建立分析 | 第48-52页 |
| ·大坝安全监测系统的实现 | 第52-56页 |
| ·大坝变形预测结果及分析 | 第56-66页 |
| ·大坝变形预测结果——建模方法分析 | 第61页 |
| ·大坝变形预测结果——网络模型分析 | 第61-66页 |
| ·小结 | 第66-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-71页 |
| ·总结 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
