| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外相关研究现状 | 第12-18页 |
| ·荷载稳定时的沉降预测研究现状 | 第13-15页 |
| ·分级加载作用下的沉降预测研究现状 | 第15-17页 |
| ·岩土工程中反演分析方法 | 第17-18页 |
| ·本论文的主要工作 | 第18-21页 |
| ·研究思路 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 地基沉降计算方法及预测方法分析 | 第21-39页 |
| ·软土路基沉降变形机理 | 第21-22页 |
| ·软土地基沉降计算方法 | 第22-25页 |
| ·传统的理论的计算方法 | 第22-23页 |
| ·数值计算法 | 第23-25页 |
| ·各种经验公式推算法 | 第25页 |
| ·沉降计算方法中的问题 | 第25-26页 |
| ·地基沉降预测方法分析 | 第26-38页 |
| ·纯理论沉降预测计算方法 | 第26页 |
| ·基于实测沉降资料的沉降预测方法 | 第26-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 BP人工神经网络预测路基沉降 | 第39-73页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·人工神经网络的基本原理及在岩土工程中的应用 | 第39-46页 |
| ·神经网络的基本原理及特征 | 第39-42页 |
| ·人工神经元网络的分类和工作过程 | 第42-45页 |
| ·神经网络在岩土工程中的应用 | 第45-46页 |
| ·BP人工神经网络简介及其改进 | 第46-55页 |
| ·BP神经网络的基本结构 | 第46-47页 |
| ·BP神经网络的数学描述和反向传播算法的步骤 | 第47-48页 |
| ·BP神经网络隐含层和层内单元(节点)数的确定 | 第48-50页 |
| ·BP网络模型存在的问题 | 第50-51页 |
| ·改进的BP网络模型的提出 | 第51-54页 |
| ·BP神经网络的一般算法步骤 | 第54-55页 |
| ·BP神经网络程序设计 | 第55-58页 |
| ·BP神经网络在沉降预测中的应用 | 第55-56页 |
| ·程序设计 | 第56-58页 |
| ·程序验证及分析 | 第58-67页 |
| ·建模步骤 | 第58-59页 |
| ·试验工程概况 | 第59-60页 |
| ·监测断面概况 | 第60页 |
| ·监测断面实测沉降规律 | 第60-61页 |
| ·BP神经网络沉降预测模型精度分析 | 第61-67页 |
| ·BP神经网络模型预测沉降的工程应用 | 第67-71页 |
| ·工程概况 | 第68页 |
| ·BP神经网络沉降预测模型 | 第68-69页 |
| ·预测结果分析 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第四章 灰色理论预测路基沉降 | 第73-92页 |
| ·引言 | 第73页 |
| ·灰色系统理论 | 第73-74页 |
| ·基本概念 | 第73-74页 |
| ·基本原理 | 第74页 |
| ·岩土工程中的应用 | 第74页 |
| ·灰色预测模型 | 第74-79页 |
| ·灰色系统理论建模思想 | 第75-76页 |
| ·数据处理 | 第76-77页 |
| ·灰色GM(1,1)模型建模步骤 | 第77-78页 |
| ·GM(1,1)模型的精度检验 | 第78-79页 |
| ·不等时距序列的等时距转换 | 第79-82页 |
| ·直线插值法 | 第79-80页 |
| ·三次样条插值法 | 第80-81页 |
| ·BP神经网络法 | 第81-82页 |
| ·BP神经网络-灰色理论联合预测模型 | 第82-84页 |
| ·BP神经网络-灰色理论联合建模方法 | 第82-83页 |
| ·BP神经网络-灰色理论联合建模步骤 | 第83-84页 |
| ·灰色GM(1,1)模型预测的工程应用 | 第84-87页 |
| ·不同等时距转换方法的对比分析 | 第84页 |
| ·不同插值方法与灰色理论联合建模 | 第84-86页 |
| ·三种预测模型的对比分析 | 第86-87页 |
| ·建模时间段对预测精度的影响 | 第87页 |
| ·BP神经网络-灰色理论联合预测模型的工程应用 | 第87-90页 |
| ·工程概况 | 第88-89页 |
| ·预测结果分析 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 分级加载条件下的路基沉降预测 | 第92-127页 |
| ·引言 | 第92页 |
| ·路基沉降性状分析 | 第92-98页 |
| ·沉降曲线类型 | 第92-93页 |
| ·沉降发展过程 | 第93页 |
| ·单级线性加载条件下沉降性状分析 | 第93-96页 |
| ·分级线性加载条件下沉降性状分析 | 第96-98页 |
| ·基于曲线拟合法的分级加载沉降预测模型 | 第98-106页 |
| ·分级加载条件下的曲线拟合法 | 第98-104页 |
| ·曲线拟合-反分析联合预测法 | 第104-106页 |
| ·应用遗传算法确定分级加载沉降预测模型参数 | 第106-111页 |
| ·基于现场监测资料的沉降反分析方法 | 第106-107页 |
| ·遗传算法 | 第107-110页 |
| ·应用遗传算法确定沉降预测模型参数 | 第110-111页 |
| ·程序设计 | 第111-113页 |
| ·程序应用及分析 | 第113-122页 |
| ·工程概况 | 第113-114页 |
| ·利用增长曲线进行沉降预测 | 第114-116页 |
| ·利用指数曲线进行沉降预测 | 第116-118页 |
| ·预测结果对比分析 | 第118页 |
| ·预测误差原因分析 | 第118-119页 |
| ·提高沉降预测精度的研究 | 第119-122页 |
| ·曲线拟合-遗传算法联合建模在沉降越级预测中的应用 | 第122-125页 |
| ·越级预测的工程意义 | 第122-123页 |
| ·预测模型的建模方法 | 第123-124页 |
| ·本级和越级预测结果的对比 | 第124-125页 |
| ·本章小结 | 第125-127页 |
| 第六章 结论与展望 | 第127-129页 |
| ·主要结论 | 第127-128页 |
| ·对今后工作的展望 | 第128-129页 |
| 参考文献 | 第129-136页 |
| 致谢 | 第136-137页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及参与科研情况 | 第137页 |