首页--工业技术论文--建筑科学论文--建筑材料论文--非金属材料论文--混凝土及混凝土制品论文--一般性问题论文

基于支持向量机的混凝土性能研究

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

论文共91页,点击 下载论文
上一篇:水泥企业清洁生产审核实践研究
下一篇:后装拔出法检测聚丙烯纤维水泥砂浆抗压强度试验研究