基于改进神经网络的斜拉桥参数识别
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·斜拉桥概述 | 第11-12页 |
| ·斜拉桥施工控制 | 第12-14页 |
| ·斜拉桥施工控制的必要性 | 第12页 |
| ·斜拉桥施工控制方法发展历程 | 第12-14页 |
| ·施工控制中的结构参数识别 | 第14页 |
| ·本文课题来源及主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 人工神经网络、灰色理论及小波分析理论简介 | 第16-31页 |
| ·人工神经网络理论概述 | 第16-23页 |
| ·人工神经网络的产生及发展 | 第16-17页 |
| ·神经网络模型 | 第17-20页 |
| ·BP神经网络 | 第20-23页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第23-26页 |
| ·灰色系统理论基础 | 第23-24页 |
| ·灰色GM(1,1)模型 | 第24-26页 |
| ·小波分析理论概述 | 第26-29页 |
| ·小波分析产生及发展 | 第26页 |
| ·小波变换理论 | 第26-28页 |
| ·几种常用的小波 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 改进神经网络的理论分析 | 第31-40页 |
| ·灰色神经网络 | 第31-35页 |
| ·灰色系统与神经网络的融合方式 | 第31-32页 |
| ·灰色神经网络基本算法 | 第32-35页 |
| ·小波神经网络 | 第35-38页 |
| ·小波神经网络模型结构 | 第35-37页 |
| ·小波神经网络基本算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 基于改进神经网络的斜拉桥参数识别 | 第40-58页 |
| ·斜拉桥施工控制误差分析 | 第40-44页 |
| ·斜拉桥参数识别样本数据选取 | 第44-47页 |
| ·基于灰色神经网络的斜拉桥参数识别 | 第47-49页 |
| ·基于小波神经网络的斜拉桥参数识别 | 第49-52页 |
| ·基于传统BP神经网络的斜拉桥参数识别 | 第52-53页 |
| ·改进神经网络与传统BP神经网络识别效果比较 | 第53-55页 |
| ·改进神经网络在实际工程中的应用 | 第55-56页 |
| ·本章总结 | 第56-58页 |
| 第5章 改进神经网络的初始参数优化 | 第58-72页 |
| ·遗传算法优化灰色神经网络 | 第58-64页 |
| ·遗传算法理论简介 | 第58-59页 |
| ·遗传算法优化灰色神经网络算法流程 | 第59-61页 |
| ·基于遗传优化灰色神经网络的斜拉桥参数识别 | 第61-64页 |
| ·粒子群优化灰色神经网络 | 第64-69页 |
| ·粒子群优化算法理论简介 | 第64-65页 |
| ·粒子群优化灰色神经网络算法流程 | 第65-66页 |
| ·基于粒子群优化灰色神经网络的斜拉桥参数识别 | 第66-69页 |
| ·两种初始参数优化方法识别效果比较 | 第69-71页 |
| ·本章小结 | 第71-72页 |
| 结论 | 第72-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-78页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第78页 |
