基于小波和时间序列分析组合模型的地铁隧道变形预测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-22页 |
| 1.2.1 地铁隧道变形预测 | 第13-18页 |
| 1.2.2 小波分析 | 第18-19页 |
| 1.2.3 时间序列分析 | 第19-20页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第20-22页 |
| 1.3 研究内容、技术路线和论文组织 | 第22-25页 |
| 1.3.1 研究目标与内容 | 第22-23页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第23页 |
| 1.3.3 论文组织 | 第23-25页 |
| 第2章 地铁隧道变形概述及数据特征分析 | 第25-33页 |
| 2.1 地铁隧道变形概述 | 第25-28页 |
| 2.1.1 变形原因和监测目的 | 第25-26页 |
| 2.1.2 基准网布设 | 第26-27页 |
| 2.1.3 地铁隧道变形数据 | 第27-28页 |
| 2.2 地铁隧道变形数据特征 | 第28-32页 |
| 2.2.1 单点变形特征 | 第28-29页 |
| 2.2.2 整体变形分析 | 第29-32页 |
| 2.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于小波的地铁隧道变形去噪处理 | 第33-42页 |
| 3.1 小波分析原理 | 第33-35页 |
| 3.1.1 小波变换 | 第33-34页 |
| 3.1.2 小波去噪 | 第34-35页 |
| 3.2 地铁隧道变形数据小波去噪实例 | 第35-41页 |
| 3.2.1 去噪效果评价指标 | 第36页 |
| 3.2.2 不同小波函数去噪效果对比 | 第36-38页 |
| 3.2.3 不同阈值估计方法去噪效果对比 | 第38-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于时间序列分析的地铁隧道变形预测 | 第42-50页 |
| 4.1 时间序列分析原理 | 第42-44页 |
| 4.1.1 时间序列分析分类及特点 | 第42-43页 |
| 4.1.2 时间序列分析模型 | 第43-44页 |
| 4.2 地铁隧道变形数据时序分析预测实例 | 第44-49页 |
| 4.2.1 数据检验与预处理 | 第45-46页 |
| 4.2.2 模型的识别 | 第46-48页 |
| 4.2.3 模型定阶和参数估计 | 第48页 |
| 4.2.4 模型的检验 | 第48-49页 |
| 4.2.5 模型预测 | 第49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 组合模型的构建和实例验证 | 第50-62页 |
| 5.1 组合模型构建和预测 | 第50-57页 |
| 5.1.1 小波时序组合方式Ⅰ | 第50-52页 |
| 5.1.2 小波时序组合方式Ⅱ | 第52-57页 |
| 5.2 组合模型效果验证 | 第57-58页 |
| 5.3 组合模型预测应用 | 第58-61页 |
| 5.3.1 车站主体变形预测 | 第59-60页 |
| 5.3.2 区间沉降变形预测 | 第60-61页 |
| 5.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 结论与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 主要结论和成果 | 第62页 |
| 6.2 问题与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-71页 |
| 攻读学位间的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
