摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-11页 |
第1章 绪论 | 第11-17页 |
·概述 | 第11-12页 |
·混凝土性能概述 | 第12-13页 |
·和易性 | 第12页 |
·强度 | 第12-13页 |
·变形 | 第13页 |
·耐久性 | 第13页 |
·混凝土性能国内外研究现状 | 第13-15页 |
·存在的问题 | 第15页 |
·本文研究的主要内容 | 第15-16页 |
·本章小结 | 第16-17页 |
第2章 支持向量机在混凝土性能预测中应用理论基础 | 第17-25页 |
·概述 | 第17-18页 |
·支持向量机的理论基础 | 第18-22页 |
·机器学习 | 第18-19页 |
·风险最小化准则 | 第19页 |
·经验风险最小化 | 第19-20页 |
·结构风险最小化 | 第20页 |
·VC 维 | 第20-21页 |
·推广能力 | 第21页 |
·置信范围 | 第21-22页 |
·支持向量机 | 第22页 |
·核函数 | 第22-23页 |
·算法分类 | 第23-24页 |
·块算法 | 第23-24页 |
·分解算法 | 第24页 |
·本章小结 | 第24-25页 |
第3章 混凝土在硫酸盐侵蚀下的膨胀性预测研究 | 第25-41页 |
·概述 | 第25-26页 |
·混凝土的硫酸盐侵蚀研究 | 第26-27页 |
·混凝土的硫酸盐侵蚀机理分析 | 第26页 |
·硫酸盐对混凝土的侵蚀分析 | 第26-27页 |
·混凝土的硫酸盐侵蚀预测研究 | 第27-37页 |
·硫酸盐侵蚀预测模型的提出 | 第27-28页 |
·支持向量机的硫酸盐侵蚀预测模型确定 | 第28-37页 |
·支持向量机预的测结果分析 | 第37-40页 |
·核函数的 RMSE 与 MAE | 第37-38页 |
·输入参量的灵敏度分析 | 第38-40页 |
·本章小结 | 第40-41页 |
第4章 硅酸盐混凝土长期性能预测 | 第41-58页 |
·概述 | 第41-42页 |
·硅酸盐混凝土长期性能的影响因素分析 | 第42-45页 |
·水泥的熟料组成 | 第42-43页 |
·硅灰 | 第43-44页 |
·外加剂 | 第44页 |
·骨料 | 第44-45页 |
·龄期 | 第45页 |
·硅酸盐混凝土长期性能预测研究 | 第45-55页 |
·神经网络预测模型 | 第45-46页 |
·支持向量机预测模型的提出 | 第46页 |
·支持向量机预测模型的确定 | 第46-55页 |
·支持向量机预测模型的结果分析 | 第55-57页 |
·核函数的 RMSE 和 MAE | 第55-56页 |
·输入参量的灵敏度分析 | 第56-57页 |
·本章小结 | 第57-58页 |
第5章 高性能混凝土的强度和坍落度预测 | 第58-76页 |
·概述 | 第58-59页 |
·影响参量分析 | 第59-61页 |
·高性能混凝土的坍落度 | 第59-60页 |
·高性能混凝土的抗压强度 | 第60-61页 |
·高性能混凝土性能的预测研究 | 第61-71页 |
·支持向量机预测模型的建立 | 第61-62页 |
·支持向量机预测模型的确定 | 第62-66页 |
·高性能混凝土性能的统计预测研究 | 第66-71页 |
·支持向量机预测模型结果分析 | 第71-75页 |
·核函数的 RMSE 和 MAE | 第71-73页 |
·输入参量的灵敏度分析 | 第73-75页 |
·本章小结 | 第75-76页 |
第6章 自密实混凝土抗压强度的基因表达式预测与支持向量机预测 | 第76-84页 |
·基因表达式的基本概念 | 第76-77页 |
·自密实混凝土抗压强度的预测研究 | 第77-82页 |
·基因表达式模型的建立与分析 | 第77-81页 |
·支持向量机预测模型的建立与分析 | 第81-82页 |
·预测模型的结果分析 | 第82-83页 |
·本章小结 | 第83-84页 |
结论 | 第84-86页 |
参考文献 | 第86-90页 |
致谢 | 第90-91页 |
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第91页 |