| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 本文研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 运营期地铁结构自动化安全监测方法研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 变形监测基准点稳定性分析方法研究 | 第12页 |
| 1.2.3 地铁结构变形预测模型研究 | 第12-14页 |
| 1.2.4 目前研究存在的不足 | 第14页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 第二章 运营期地铁结构自动化安全监测的方法 | 第16-22页 |
| 2.1 运营期地铁结构自动化监测系统的设计与结构 | 第16-18页 |
| 2.1.1 工程项目的背景 | 第16-17页 |
| 2.1.2 工程项目的自动化监测系统设计思路和结构 | 第17-18页 |
| 2.2 运营期地铁结构自动化监测系统的坐标系统选择与监测网布设 | 第18-20页 |
| 2.2.1 坐标系统的选择 | 第18页 |
| 2.2.2 监测网的布设 | 第18-20页 |
| 2.3 运营期地铁结构自动化监测系统的监测数据获取 | 第20-21页 |
| 2.3.1 基准网高程测量 | 第20页 |
| 2.3.2 基准网平面坐标测量 | 第20页 |
| 2.3.3 监测点测量 | 第20-21页 |
| 2.4 运营期地铁结构自动化监测系统的数据处理 | 第21页 |
| 2.5 地铁结构自动化监测系统的实际应用效果 | 第21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 地铁结构变形监测基准点稳定性分析方法 | 第22-27页 |
| 3.1 传统基准点稳定性分析方法与其局限性 | 第22-23页 |
| 3.1.1 限差检验法 | 第22页 |
| 3.1.2 t检验法 | 第22-23页 |
| 3.2 一种适用于自由设站的基准点稳定性分析方法 | 第23-24页 |
| 3.2.1 方法思路 | 第23页 |
| 3.2.2 具体步骤 | 第23-24页 |
| 3.3 应用实例 | 第24-26页 |
| 3.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 运营期地铁结构变形预测模型研究 | 第27-61页 |
| 4.1 传统地铁结构变形预报方法与其局限性 | 第27-32页 |
| 4.1.1 多元线性回归分析方法 | 第27-29页 |
| 4.1.2 灰色模型方法 | 第29-32页 |
| 4.2 小波去噪理论与方法 | 第32-38页 |
| 4.2.1 小波基本原理与基函数 | 第32-36页 |
| 4.2.2 非线性小波变换阈值法去噪 | 第36-37页 |
| 4.2.3 小波去噪效果评价指标 | 第37-38页 |
| 4.3 BP神经网络理论与方法 | 第38-46页 |
| 4.3.1 BP神经网络的基本原理 | 第38-42页 |
| 4.3.2 BP神经网络的预测过程 | 第42-43页 |
| 4.3.3 BP神经网络的结构设计与样本预处理 | 第43-45页 |
| 4.3.4 BP神经网络的改进 | 第45-46页 |
| 4.4 运营期地铁结构变形预报工程应用实例 | 第46-59页 |
| 4.4.1 以高程量为目标值的小波去噪与BP神经网络预测 | 第46-57页 |
| 4.4.2 以沉降量为目标值的小波去噪与BP神经网络预测 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第五章 结论和展望 | 第61-63页 |
| 5.1 本文主要结论 | 第61页 |
| 5.2 展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-65页 |
