山区软岩大跨度隧道变形神经网络预测及其工程应用

摘要	第1-7页
ABSTRACT	第7-12页
第1章 引言	第12-25页
·前言	第12-13页
·隧道围岩变形研究现状	第13-22页
·动态方程法	第14-15页
·灰色模型法	第15-18页
·时间序列法	第18-20页
·神经网络预测方法	第20-22页
·其他的隧道变形预测方法	第22-23页
·三车道隧道设计与施工现状	第23-24页
·本文所做的工作	第24-25页
第2章 软岩大跨度隧道变形影响因素及施工技术	第25-50页
·软岩大跨度隧道定义及其特点	第25-28页
·软岩定义	第25-26页
·软岩物理力学性质	第26-27页
·软岩大跨度隧道定义与力学特性	第27-28页
·软岩大跨度隧道变形影响因素	第28-33页
·时间影响因素	第29页
·地质及地质结构影响因素	第29-30页
·地应力影响因素	第30-31页
·岩体力学性质影响因素	第31页
·工程影响因素	第31-32页
·地下水影响因素	第32-33页
·软岩隧道施工理论	第33-42页
·隧道工程设计与施工主要理论	第33-34页
·基本施工方法概述	第34-36页
·隧道辅助施工方法	第36页
·典型施工案例	第36-42页
·杭千隧道施工关键技术	第42-49页
·隧道进出洞口施工	第42-43页
·渗水、涌水地段施工	第43-44页
·地质破碎带地段施工	第44-46页
·溶洞、溶缝地段施工	第46-47页
·边坡塌方滑坡处理	第47-48页
·塌方洞段处理	第48-49页
·本章小结	第49-50页
第3章 基于神经网络理论的预测算法	第50-73页
·人工神经网络理论	第50-59页
·人工神经网络的构成与特点	第50-52页
·神经网络的结构和学习规则	第52-58页
·神经网络算法的修正	第58-59页
·隧道围岩变形预测模型的建立	第59-64页
·网络输入、输出层的设计	第59-62页
·隐层数的确定	第62-63页
·训练样本数的确定	第63-64页
·输入数据的处理与预测流程	第64-69页
·神经网络预测与其他预测方法的对比	第69-72页
·本章小结	第72-73页
第4章 3DTOS软件预测模块开发	第73-85页
·3DTOS软件基本介绍	第73-75页
·软件总体结构	第73-74页
·软件的主要功能及特点	第74-75页
·神经网络预测模块开发	第75-77页
·网络优化研究	第75-76页
·神经网络预测部分窗体结构	第76-77页
·工程应用实例	第77-84页
·本章小结	第84-85页
第5章 软岩大跨度隧道工程应用	第85-113页
·项目概况	第85-90页
·工程地质条件	第86-88页
·水文条件	第88-90页
·工程施工难点	第90页
·现场监测概述	第90-93页
·现场监测的目的与意义	第90-92页
·现场监测的内容与方式	第92-93页
·现场监测数据分析	第93-100页
·白炭坞隧道施工围岩变形的监控	第93-96页
·湖岑塘隧道施工监测数据拟合分析	第96-100页
·基于3DTOS神经网络预测模块的动态反馈施工	第100-112页
·白炭坞隧道动态反馈施工	第100-104页
·大门口隧道贯通时塌方的预报及分析	第104-106页
·石灰岭隧道进洞区施工反馈	第106-108页
·设岭隧道洞口以及开挖区围岩加固	第108-112页
·本章小结	第112-113页
第6章 结论与建议	第113-115页
·结论	第113-114页
·进一步的工作建议	第114-115页
致谢	第115-116页
参考文献	第116-119页
个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果	第119页