| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究的目的和意义 | 第10页 |
| 1.3 国内外相关研究现状 | 第10-15页 |
| 1.4 问题的提出 | 第15-16页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 混凝土坝位移监控模型及其数值优化 | 第18-52页 |
| 2.1 概述 | 第18页 |
| 2.2 常见回归分析法 | 第18-23页 |
| 2.2.1 多元回归分析法 | 第18-23页 |
| 2.2.2 逐步回归分析法 | 第23页 |
| 2.3 混凝土坝位移常规监控模型 | 第23-28页 |
| 2.3.1 混凝土坝位移统计模型 | 第23-26页 |
| 2.3.2 混凝土坝位移确定性模型 | 第26-28页 |
| 2.3.3 混凝土坝位移混合模型 | 第28页 |
| 2.4 考虑残差混沌因子的位移混沌混合监控模型 | 第28-51页 |
| 2.4.1 BP 神经网络结构与算法 | 第30-35页 |
| 2.4.2 遗传算法的基本理论 | 第35-38页 |
| 2.4.3 遗传算法改进 BP 神经网络 | 第38-45页 |
| 2.4.4 位移混沌混合监控模型的构建 | 第45-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第3章 基于 LS-SVM 的大坝综合弹性模量反演 | 第52-66页 |
| 3.1 概述 | 第52页 |
| 3.2 混凝土坝弹性模量反演的原理及方法 | 第52-54页 |
| 3.2.1 基本原理 | 第52-53页 |
| 3.2.2 基本方法 | 第53-54页 |
| 3.3 基于 LS-SVM 的大坝弹性模量反演 | 第54-65页 |
| 3.3.1 SVM 的基本原理 | 第55-57页 |
| 3.3.2 SVM 分类问题 | 第57-60页 |
| 3.3.3 SVM 回归问题 | 第60-62页 |
| 3.3.4 LS-SVM 回归原理 | 第62-63页 |
| 3.3.5 基于 LS-SVM 的弹性模量反演 | 第63-65页 |
| 3.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第4章 混凝土坝变位预警指标拟定方法 | 第66-75页 |
| 4.1 概述 | 第66页 |
| 4.2 混凝土坝变形过程与转异特征 | 第66-68页 |
| 4.3 拟定监控指标的准则 | 第68-70页 |
| 4.4 拟定混凝土坝位移监控指标的方法 | 第70-74页 |
| 4.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 工程应用实例 | 第75-110页 |
| 5.1 工程概况 | 第75-80页 |
| 5.1.1 基本资料 | 第75-77页 |
| 5.1.2 大坝位移测点的布设 | 第77-78页 |
| 5.1.3 环境量监测资料分析 | 第78-80页 |
| 5.2 混凝土坝位移常规监控模型 | 第80-90页 |
| 5.2.1 混凝土坝位移统计模型 | 第82-85页 |
| 5.2.2 混凝土坝位移混合模型 | 第85-90页 |
| 5.3 混凝土坝位移混沌混合监控模型 | 第90-100页 |
| 5.4 混凝土坝综合弹性模量反演 | 第100-103页 |
| 5.5 混凝土坝位移监控指标拟定 | 第103-108页 |
| 5.5.1 典型小概率法拟定位移监控指标 | 第103-107页 |
| 5.5.2 结构分析法拟定位移监控指标 | 第107-108页 |
| 5.6 本章小结 | 第108-110页 |
| 第6章 总结与展望 | 第110-112页 |
| 6.1 全文总结 | 第110页 |
| 6.2 展望 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112-113页 |
| 参考文献 | 第113-118页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第118页 |