改进自适应遗传算法的BP神经网络在桥梁施工控制中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·预应力连续梁桥的发展概况 | 第9-10页 |
| ·大跨径桥梁施工控制综述 | 第10-12页 |
| ·人工神经网络在桥梁施工控制中的应用 | 第12-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 神经网络与遗传算法基本理论 | 第14-27页 |
| ·人工神经网络发展概述 | 第14-16页 |
| ·BP神经网络及其基本模型 | 第16-22页 |
| ·BP神经网络的学习算法 | 第17-18页 |
| ·BP网络的算法流程 | 第18-19页 |
| ·BP网络结构参数设计 | 第19-20页 |
| ·BP算法的改进 | 第20-22页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第22-25页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的设计 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的特点 | 第25页 |
| ·遗传算法与神经网络的结合 | 第25-27页 |
| ·遗传算法与神经网络的结合方式 | 第26页 |
| ·遗传算法与神经网络的应用前景 | 第26-27页 |
| 第3章 大跨径桥梁施工控制 | 第27-46页 |
| ·桥梁施工控制的目的及内容 | 第27-30页 |
| ·几何线形控制 | 第27-28页 |
| ·应力控制 | 第28-29页 |
| ·稳定性控制 | 第29-30页 |
| ·安全控制 | 第30页 |
| ·桥梁施工控制的主要影响因素 | 第30-32页 |
| ·结构参数 | 第30-31页 |
| ·施工工艺 | 第31页 |
| ·施工监测 | 第31页 |
| ·结构计算分析模型 | 第31-32页 |
| ·温度变化 | 第32页 |
| ·材料收缩、徐变 | 第32页 |
| ·现代桥梁施工控制系统 | 第32-36页 |
| ·施工控制管理分系统 | 第33-34页 |
| ·施工现场控制分系统 | 第34-35页 |
| ·结构状态监测分系统 | 第35-36页 |
| ·南水北调丹江口施工大桥施工监控 | 第36-46页 |
| ·工程概况 | 第36-37页 |
| ·主梁施工控制仿真计算 | 第37-41页 |
| ·施工监测 | 第41-44页 |
| ·控制结果 | 第44-46页 |
| 第4章 遗传BP神经网络的算法设计及其应用 | 第46-61页 |
| ·算法的设计 | 第46-49页 |
| ·编码方式 | 第46-47页 |
| ·适应度函数的选择 | 第47页 |
| ·初始群体的生成 | 第47-48页 |
| ·遗传算子 | 第48-49页 |
| ·算法的实现 | 第49-52页 |
| ·神经网络在桥梁施工控制中的应用 | 第52-61页 |
| ·网络参数的选取 | 第52-53页 |
| ·神经元个数的确定 | 第53页 |
| ·数据预处理 | 第53-54页 |
| ·实例研究一 | 第54-58页 |
| ·实例研究二 | 第58-61页 |
| 第5章 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67页 |
