改进时间序列分析模型在地铁施工沉降监测预报中的应用
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究目的与意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内外地铁沉降监测现状 | 第12-13页 |
| ·地铁施工阶段预测模型 | 第13-14页 |
| ·时间序列分析模型研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| ·研究方法 | 第16-17页 |
| ·技术路线 | 第17-18页 |
| 2 地铁施工沉降监测与数据处理 | 第18-30页 |
| ·施工方法 | 第18-19页 |
| ·沉降监测及技术规范 | 第19-22页 |
| ·监测频率与危险值设定 | 第22-23页 |
| ·监测频率 | 第22页 |
| ·报警值的设定 | 第22-23页 |
| ·数据处理 | 第23-29页 |
| ·粗差剔除 | 第23-27页 |
| ·平差处理 | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 改进时间序列分析模型 | 第30-47页 |
| ·时间序列分析模型理论基础 | 第30-36页 |
| ·时间序列分析模型特点及基本表达式 | 第30-32页 |
| ·时间序列分析模型的模型识别、参数估计和预测 | 第32-35页 |
| ·时间序列分析模型预测方法 | 第35-36页 |
| ·基于小波理论的模型改进 | 第36-40页 |
| ·阈值模型的选择 | 第37-39页 |
| ·小波去噪步骤 | 第39页 |
| ·小波去噪效果的判断标准 | 第39-40页 |
| ·模型建立 | 第40-45页 |
| ·小波去噪时间序列分析模型的建立 | 第40-44页 |
| ·直接使用时间序列分析模型的建立 | 第44-45页 |
| ·预测结果比较 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 4 地铁施工沉降监测与预报监测系统设计 | 第47-56页 |
| ·需求分析 | 第47页 |
| ·系统功能需求 | 第47页 |
| ·系统性能需求 | 第47页 |
| ·开发语言 | 第47-50页 |
| ·C#简介 | 第48页 |
| ·Matlab 简介 | 第48-49页 |
| ·ArcGIS Engine 简介 | 第49-50页 |
| ·系统总体设计 | 第50-51页 |
| ·系统主要模块设计 | 第51-53页 |
| ·数据管理模块设计 | 第51-52页 |
| ·数据分析与计算模块设计 | 第52页 |
| ·数据预测模块设计 | 第52-53页 |
| ·系统内部数据交换设计 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 5 地铁施工沉降监测与预报系统功能实现 | 第56-65页 |
| ·系统主界面及数据管理模块的实现 | 第56-59页 |
| ·数据处理实现 | 第59-61页 |
| ·分析预测实现 | 第61-62页 |
| ·图形绘制实现 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 6 结论与展望 | 第65-66页 |
| ·结论 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 作者简历 | 第69-71页 |
| 学位论文数据集 | 第71-72页 |
