| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题背景及研究意义 | 第9页 |
| ·大坝安全监测系统国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·大坝监测系统的国内研究现状 | 第10-11页 |
| ·大坝监测系统国外的研究现状 | 第11-12页 |
| ·大坝数据分析研究现状 | 第12-13页 |
| ·课题来源 | 第13-14页 |
| ·论文的研究内容和论文结构安排 | 第14-15页 |
| ·论文研究内容 | 第14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 无线传感器网络 | 第15-20页 |
| ·无线传感器网络体系结构 | 第15-17页 |
| ·无线传感器网络结构 | 第15-16页 |
| ·无线传感器网络节点结构 | 第16页 |
| ·无线传感器网络协议栈结构 | 第16-17页 |
| ·无线传感器网络的特点 | 第17-18页 |
| ·无线传感器网络技术应用 | 第18页 |
| ·无线传感器网络的关键技术 | 第18-19页 |
| ·网络的管理问题 | 第19页 |
| ·节能问题 | 第19页 |
| ·网络的安全问题 | 第19页 |
| ·路由算法问题 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第3章 大坝安全监测系统整体框架 | 第20-27页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·系统介绍 | 第21-22页 |
| ·数据采集系统 | 第22-23页 |
| ·数据分析系统 | 第23-24页 |
| ·监测资料分析目的及意义 | 第23页 |
| ·监测数据整理与整编 | 第23-24页 |
| ·监测资料分析 | 第24页 |
| ·信息显示系统 | 第24-25页 |
| ·系统功能及实现 | 第25-26页 |
| ·系统功能 | 第25-26页 |
| ·数据分析功能的实现 | 第26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第4章 传感器数据融合技术在大坝安全监测系统中的应用 | 第27-33页 |
| ·大坝监测数据的优化融合技术 | 第27-28页 |
| ·大坝监测数据的度量函数 | 第27-28页 |
| ·大坝监测数据的有效数据提取准则 | 第28-29页 |
| ·大坝监测数据优化融合算法 | 第29-31页 |
| ·贝叶斯估计理论 | 第29-30页 |
| ·优化融合算法 | 第30-31页 |
| ·大坝监测数据优化融合流程 | 第31页 |
| ·实例分析 | 第31-32页 |
| ·小结 | 第32-33页 |
| 第5章 大坝数据建模安全分析研究 | 第33-48页 |
| ·混凝土坝变形位移统计模型 | 第33-35页 |
| ·水压分量δ_H的因子选择 | 第33页 |
| ·时效分量δ_θ因子选择 | 第33-34页 |
| ·温度分量δ_T因子选择 | 第34-35页 |
| ·多元线性回归分析理论 | 第35-39页 |
| ·多元线性回归的基本假定 | 第35-36页 |
| ·回归方程 | 第36-38页 |
| ·模型效果分析 | 第38-39页 |
| ·逐步回归模型 | 第39页 |
| ·BP神经网络模型 | 第39-42页 |
| ·常规BP网络模型 | 第40-41页 |
| ·混合模型 | 第41-42页 |
| ·工程实例 | 第42-48页 |
| ·工程背景 | 第42-43页 |
| ·大坝的变形分析 | 第43-48页 |
| ·统计模型 | 第44页 |
| ·常规BP神经网络模型 | 第44-45页 |
| ·混合模型 | 第45-46页 |
| ·综合分析 | 第46-48页 |
| 总结与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第54页 |