基坑变形超站仪监测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 1、引言 | 第7-11页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-10页 |
| ·基坑监测研究现状 | 第8-9页 |
| ·基坑变形分析研究现状 | 第9-10页 |
| ·本文主要研究内容 | 第10-11页 |
| 2、基坑变形监测概述 | 第11-17页 |
| ·基坑变形监测的内容 | 第11-12页 |
| ·基坑变形监测的仪器 | 第12-13页 |
| ·基坑变形监测的方案设计 | 第13-17页 |
| ·基坑变形监测的原则 | 第13页 |
| ·监测方案的制定 | 第13-15页 |
| ·监测资料的整理 | 第15-17页 |
| 3、变形点的数据处理方法与精度分析 | 第17-30页 |
| ·超站仪简介 | 第17页 |
| ·超站仪极坐标法原理 | 第17-20页 |
| ·基本原理 | 第17-19页 |
| ·点位精度分析 | 第19-20页 |
| ·误差来源分析 | 第20页 |
| ·系统差分原理 | 第20-25页 |
| ·距离差分改正 | 第21-22页 |
| ·角度差分改正 | 第22页 |
| ·高度差分改正 | 第22-23页 |
| ·变形点三维坐标和变形量计算 | 第23页 |
| ·系统差分的测量精度分析 | 第23-25页 |
| ·极坐标差分法的程序实现 | 第25-30页 |
| 4、变形点监测数据的去噪以及预测 | 第30-43页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第30-36页 |
| ·小波简介 | 第31页 |
| ·小波变换原理 | 第31-33页 |
| ·小波去噪方法 | 第33-35页 |
| ·小波阈值降噪法 | 第34页 |
| ·基于模极大值重构滤波 | 第34页 |
| ·基于小波系数尺度间相关性的去噪法 | 第34-35页 |
| ·小波去噪在变形监测中的应用 | 第35页 |
| ·小波去噪在MATLAB中的实现 | 第35-36页 |
| ·人工神经网络的变形预测 | 第36-43页 |
| ·人工神经网络的简介 | 第36页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第36-38页 |
| ·生物神经元 | 第36页 |
| ·人工神经元模型 | 第36-38页 |
| ·BP神经网络结构及算法 | 第38-40页 |
| ·BP神经网络在MATLAB中的实现 | 第40-43页 |
| 5、基坑监测数据处理及变形预测分析实例 | 第43-52页 |
| ·工程概况 | 第43页 |
| ·基坑变形监测方案 | 第43-45页 |
| ·点位布置 | 第43-44页 |
| ·变形监测方法 | 第44页 |
| ·变形监测周期 | 第44页 |
| ·作业要求 | 第44-45页 |
| ·监测数据处理 | 第45-48页 |
| ·数据处理流程 | 第45-47页 |
| ·变形分析及其处理措施 | 第47-48页 |
| ·数据去噪和预测 | 第48-52页 |
| ·小波去噪 | 第48-50页 |
| ·BP神经网络预测 | 第50-52页 |
| 6、结论与建议 | 第52-54页 |
| ·结论 | 第52页 |
| ·建议 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 个人简介 | 第57-58页 |
| 导师简介 | 第58-59页 |
| 硕士研究生期间获得成果目录清单 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
