小波人工神经网络在建筑沉降预测中的应用研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-13页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| ·引言 | 第13-14页 |
| ·论文研究的目的和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-22页 |
| ·论文研究的技术路线 | 第22-25页 |
| 2 小波分析理论 | 第25-39页 |
| ·小波分析概述 | 第25-26页 |
| ·小波变换 | 第26-29页 |
| ·连续小波变换 | 第26-29页 |
| ·离散小波变换 | 第29页 |
| ·小波函数 | 第29-32页 |
| ·常用的小波函数 | 第29-31页 |
| ·小波函数的选取 | 第31-32页 |
| ·小波包基本原理 | 第32-33页 |
| ·小波分析在变形监测数据处理中的应用 | 第33-37页 |
| ·小波分析的应用概述 | 第33-34页 |
| ·小波去噪的准则和方法 | 第34-35页 |
| ·小波去噪的步骤 | 第35-36页 |
| ·小波去噪效果的评价 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 3 人工神经网络理论 | 第39-53页 |
| ·人工神经网络概述 | 第39-46页 |
| ·神经元模型 | 第40-41页 |
| ·神经元的转移函数 | 第41-43页 |
| ·神经网络结构 | 第43-45页 |
| ·神经网络的学习算法 | 第45-46页 |
| ·BP神经网络 | 第46-52页 |
| ·BP神经网络拓扑结构 | 第46页 |
| ·BP神经网络的算法步骤 | 第46-48页 |
| ·BP神经网络的模型设计 | 第48-49页 |
| ·BP神经网络的不足与改进 | 第49-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 4 小波分析与神经网络结合 | 第53-61页 |
| ·小波神经网络的分类与结构 | 第53-56页 |
| ·小波神经网络的算法 | 第56-57页 |
| ·小波神经网络的特征 | 第57页 |
| ·小波神经网络与BP神经网络的比较 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 5 工程实例分析 | 第61-85页 |
| ·工程概况 | 第61页 |
| ·监测方案 | 第61-63页 |
| ·基准点的埋设 | 第61-62页 |
| ·工作基点的埋设 | 第62页 |
| ·观测点的埋设 | 第62-63页 |
| ·沉降观测点的设计 | 第63页 |
| ·沉降观测点的保护 | 第63页 |
| ·主要技术依据和技术要求 | 第63-66页 |
| ·技术设计、作业依据 | 第64页 |
| ·技术要求 | 第64-66页 |
| ·小波去噪分析 | 第66-71页 |
| ·小波去噪分析与数据对比 | 第66-71页 |
| ·小波去噪结果分析 | 第71页 |
| ·预测模型的建立及数据预测 | 第71-83页 |
| ·模型的建模步骤与方法 | 第72-77页 |
| ·三种模型的比较 | 第77页 |
| ·模型的数据预测 | 第77-83页 |
| ·预测结果分析与比较 | 第83-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 6 总结与展望 | 第85-87页 |
| ·总结 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 参考文献 | 第87-89页 |
| 附录A | 第89-91页 |
| 作者简历 | 第91-95页 |
| 学位论文数据集 | 第95页 |
