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基于改进灰色-时序组合模型的高铁隧道沉降预测研究

致谢第4-5页
摘要第5-6页
Abstract第6页
1 绪论第10-16页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 隧道变形监测研究现状第11-12页
        1.2.2 组合模型预测研究现状第12-14页
    1.3 研究内容第14-15页
    1.4 技术路线第15-16页
2 太焦高铁神农隧道的变形监测第16-27页
    2.1 工程概况第16-18页
        2.1.1 地理位置第16-17页
        2.1.2 地质情况第17-18页
    2.2 隧道变形监测第18-25页
        2.2.1 监测项目第18页
        2.2.2 隧道周边位移及拱顶下沉监测第18-22页
        2.2.3 隧道地表下沉监测第22-25页
    2.3 隧道沉降监测结果及沉降趋势分析第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
3 灰色系统及时间序列理论第27-39页
    3.1 灰色系统理论基本原理第27页
    3.2 灰色数据生成第27-28页
    3.3 GM(1,1)模型第28-30页
        3.3.1 GM(1,1)模型的建立第28-29页
        3.3.2 GM(1,1)模型的精度检验第29-30页
    3.4 时间序列分析模型第30-31页
        3.4.1 平稳时间序列数据特性第30页
        3.4.2 时间序列自相关分析第30-31页
    3.5 平稳时间序列模型第31-32页
        3.5.1 自回归(AR)模型第32页
        3.5.2 滑动平均(MA)模型第32页
        3.5.3 自回归滑动平均(ARMA)模型第32页
    3.6 时间序列的Box建模第32-38页
        3.6.1 建模数据预处理第33页
        3.6.2 模型识别及初步定阶第33-34页
        3.6.3 模型参数估计第34-36页
        3.6.4 模型精确定阶第36-37页
        3.6.5 模型适应性检验第37页
        3.6.6 时间序列模型预测第37-38页
    3.7 本章小结第38-39页
4 灰色-时序组合模型及其改进研究第39-45页
    4.1 灰色-时序组合模型概述第39页
    4.2 建立组合模型第39-41页
        4.2.1 GM(1,1)模型提取趋势项第39-40页
        4.2.2 时间序列模型对随机部分预测第40页
        4.2.3 模型预测精度评定第40-41页
    4.3 组合模型的改进第41-44页
        4.3.1 粒子群优化算法第41-42页
        4.3.2 基于粒子群的GM(1,1)模型第42-43页
        4.3.3 基于粒子群的等维递补灰色模型第43-44页
        4.3.4 改进优化的组合模型第44页
    4.4 本章小结第44-45页
5 基于改进组合模型的高铁隧道沉降预测研究第45-68页
    5.1 沉降数据的小波去噪处理第45-51页
        5.1.1 小波去噪原理第45-49页
        5.1.2 小波分析去噪及结果分析第49-51页
    5.2 基于组合模型的沉降预测研究第51-55页
        5.2.1 建立灰色模型提取趋势项第51-52页
        5.2.2 建立时间序列模型对随机部分建模第52-54页
        5.2.3 灰色-时序组合模型预测第54-55页
    5.3 改进组合模型的沉降预测分析第55-63页
        5.3.1 粒子群寻优结果分析第55-57页
        5.3.2 基于粒子群的灰色-时序组合模型预测分析第57-59页
        5.3.3 等维递补灰色-时序组合模型预测分析第59-60页
        5.3.4 基于粒子群的等维递补灰色-时序组合模型预测分析第60-63页
    5.4 模型拟合及预测精度对比分析第63-66页
    5.5 本章小结第66-68页
6 结论与展望第68-70页
    6.1 结论第68页
    6.2 展望第68-70页
参考文献第70-73页
作者简历第73-75页
学位论文数据集第75页

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