灰色组合模型在基坑监测数据处理中的运用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究的意义和目的 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-13页 |
| ·研究内容及技术路线 | 第13-16页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·技术路线图 | 第14-16页 |
| 第2章 基坑监测方案设计及监测方法 | 第16-27页 |
| ·工程概况 | 第16-17页 |
| ·本工程的特殊性 | 第17-18页 |
| ·监测依据和监测内容 | 第18-21页 |
| ·基坑监测依据 | 第18页 |
| ·基坑监测内容 | 第18-19页 |
| ·监测点的布设 | 第19-21页 |
| ·基坑监测方法 | 第21-25页 |
| ·基坑监测设备 | 第21页 |
| ·水平位移监测 | 第21-22页 |
| ·基坑沉降监测 | 第22-23页 |
| ·围护结构深层水平位移监测 | 第23-24页 |
| ·支护桩应力监测 | 第24-25页 |
| ·监测报警值及频率 | 第25-26页 |
| ·监测报警值 | 第25页 |
| ·基坑监测频率 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基坑变形预测模型研究 | 第27-44页 |
| ·灰色系统理论 | 第27-28页 |
| ·灰色系统的基本概念 | 第27页 |
| ·灰色系统的基本原理 | 第27-28页 |
| ·灰色预测模型 | 第28-32页 |
| ·GM（1,1）模型的建立 | 第28-29页 |
| ·GM（1,1）模型的精度检验 | 第29-30页 |
| ·GM（1,1）的建模步骤小结 | 第30-31页 |
| ·GM（1,1）模型的适用范围 | 第31-32页 |
| ·人工神经网络理论 | 第32-39页 |
| ·神经网络概述 | 第32页 |
| ·神经网络的构成 | 第32-35页 |
| ·神经网络的工作过程 | 第35页 |
| ·神经网络的优点 | 第35-36页 |
| ·BP 网络的工作原理 | 第36-37页 |
| ·BP 网络的学习 | 第37-38页 |
| ·BP 网络的特点 | 第38-39页 |
| ·灰色组合预测模型 | 第39-44页 |
| ·小波优化的 GM（1,1）模型 | 第39-41页 |
| ·灰色神经网络模型 | 第41-44页 |
| 第4章 预测模型在工程中的运用 | 第44-66页 |
| ·基于 GM（1,1）模型的变形预测 | 第44-51页 |
| ·CJ9 号点沉降预测 | 第44-47页 |
| ·CX5 号点位移预测 | 第47-50页 |
| ·预测成果分析 | 第50-51页 |
| ·基于小波优化的灰色模型的运用 | 第51-55页 |
| ·MATLAB 小波工具介绍 | 第51-52页 |
| ·小波灰色模型的工程运用 | 第52-54页 |
| ·预测成果分析 | 第54-55页 |
| ·基于 BP 神经网络的变形预测 | 第55-61页 |
| ·建模方法 | 第55-56页 |
| ·预测成果 | 第56-60页 |
| ·预测成果分析 | 第60-61页 |
| ·基于灰色神经网络的变形预测 | 第61-64页 |
| ·预测成果精度分析 | 第64-66页 |
| 结论和展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 附录 | 第72-77页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第77页 |
