| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-11页 |
| ·载体桩概述及其承载力研究现状 | 第11-13页 |
| ·载体桩概述 | 第11-12页 |
| ·载体桩单桩竖向承载力研究现状 | 第12-13页 |
| ·载体桩桩身完整性研究现状 | 第13页 |
| ·本文研究的内容、方法及创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 载体桩质量影响因素分析 | 第15-23页 |
| ·载体桩承载机理 | 第15-16页 |
| ·载体桩质量预测指标 | 第16-17页 |
| ·单桩竖向极限承载力 | 第16-17页 |
| ·桩身完整性 | 第17页 |
| ·载体桩单桩竖向承载力特征值影响因素分析 | 第17-22页 |
| ·持力土层因素分析 | 第17-18页 |
| ·桩体因素分析 | 第18-19页 |
| ·施工设备因素分析 | 第19-20页 |
| ·时间和空间效应影响因素分析 | 第20-22页 |
| ·载体桩桩身完整性影响因素 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于BP 神经网络的载体桩质量预测模型建立 | 第23-39页 |
| ·神经网络理论求解载体桩单桩竖向承载力问题的可行性 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络基本理论 | 第25-27页 |
| ·误差反传神经网络（BP） | 第27-29页 |
| ·BP 神经网络的概述 | 第27-28页 |
| ·BP 算法的步聚 | 第28-29页 |
| ·载体桩质量预测模型建立 | 第29-36页 |
| ·资料的收集 | 第29-30页 |
| ·样本信息的预处理 | 第30-31页 |
| ·初始权值的设计 | 第31页 |
| ·BP 神经网络模型的确立 | 第31-36页 |
| ·网络的学习和检验 | 第36页 |
| ·BP 神经网络的Matlab 实现 | 第36-38页 |
| ·BP 神经网络的构建 | 第36-37页 |
| ·网络的参数设置 | 第37-38页 |
| ·网络训练与仿真 | 第38页 |
| ·求相对误差并显示误差曲线 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 载体桩质量预测模型实现 | 第39-52页 |
| ·样本的采集 | 第39-41页 |
| ·数据处理 | 第41-44页 |
| ·载体桩单桩竖向承载力预测模型实现 | 第44-48页 |
| ·BP 神经网络结构及参数的选取 | 第44-45页 |
| ·神经网络的训练 | 第45页 |
| ·BP 神经网络模型预测结果 | 第45-46页 |
| ·结果对比分析 | 第46-48页 |
| ·载体桩桩身完整性预测模型实现 | 第48-51页 |
| ·BP 神经网络结构及参数的选取 | 第48页 |
| ·神经网络的训练 | 第48-49页 |
| ·BP 神经网络模型预测结果 | 第49-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录1 隐含层神经元节点数选择程序 | 第58-60页 |
| 附录2 承载力预测模型部分程序 | 第60-62页 |
| 作者简介 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第63-64页 |