| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-31页 |
| ·引言 | 第12-13页 |
| ·本文的研究意义 | 第13-14页 |
| ·目前深基坑变形预测中存在的一些问题 | 第14-17页 |
| ·预测方法的选择 | 第14-15页 |
| ·预测模型的合理性 | 第15-16页 |
| ·本文采用的预测方法的优势 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-30页 |
| ·人工神经网络研究现状 | 第17-19页 |
| ·神经网络在地下工程领域的研究现状 | 第19-20页 |
| ·基坑变形研究现状 | 第20-23页 |
| ·相空间重构理论研究现状 | 第23-24页 |
| ·基坑变形预测常用其他方法研究 | 第24-30页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第30页 |
| ·课题研究路线 | 第30-31页 |
| 第二章 神经网络的基本原理 | 第31-39页 |
| ·神经网络的概念及特点 | 第31-32页 |
| ·神经网络模型 | 第32-34页 |
| ·生物神经元 | 第32页 |
| ·人工神经元模型 | 第32-34页 |
| ·神经网络模型 | 第34页 |
| ·神经网络的学习与训练 | 第34-37页 |
| ·学习方式 | 第35-36页 |
| ·学习规则 | 第36页 |
| ·训练方式 | 第36页 |
| ·误差及效果评价 | 第36-37页 |
| ·神经网络的仿真 | 第37页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第37-38页 |
| ·Matlab及其神经网络工具箱介绍 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 深基坑变形机理分析 | 第39-47页 |
| ·软土深基坑变形的机理 | 第39-42页 |
| ·围护墙的变形 | 第39-40页 |
| ·坑底土体隆起 | 第40-41页 |
| ·基坑周边地层位移 | 第41-42页 |
| ·基坑变形影响因素分析 | 第42-46页 |
| ·空间几何因素的影响分析 | 第43页 |
| ·水工地质因素的影响分析 | 第43页 |
| ·支护结构影响因素分析 | 第43-45页 |
| ·施工工况因素和暴露时间因素的影响分析 | 第45页 |
| ·周围环境影响因素分析 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 动态递归神经网络在深基坑变形预测中的应用 | 第47-74页 |
| ·Elman型动态递归神经网络的基本理论 | 第47-50页 |
| ·Elman网络的结构 | 第47-48页 |
| ·Elman网络的学习算法 | 第48-49页 |
| ·Elman网络的特点 | 第49-50页 |
| ·Elman网络的预测及建模 | 第50-55页 |
| ·神经网络的预测方法 | 第50-51页 |
| ·神经网络建模方法 | 第51-55页 |
| ·工程实例 | 第55-72页 |
| ·工程概况 | 第55-60页 |
| ·结合时间序列法的预测分析 | 第60-68页 |
| ·结合多类数据的预测分析 | 第68-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第五章 基于相空间重构理论的神经网络模型短期预测研究 | 第74-80页 |
| ·相空间重构技术原理 | 第74-75页 |
| ·嵌入空间维数m和延时常数τ的确定 | 第75-77页 |
| ·嵌入空间维数m的选择 | 第75-76页 |
| ·延时常数τ的确定 | 第76-77页 |
| ·相空间重构与 Elman网络相结合的预测模型 | 第77-79页 |
| ·建立预测模型的方法 | 第77-78页 |
| ·工程实例 | 第78-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第六章 结论与展望 | 第80-81页 |
| ·结论 | 第80页 |
| ·展望 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-85页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第85页 |