复杂地质条件下高层建筑物地基沉降分析及预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题的研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 回归分析法 | 第10-11页 |
| 1.2.2 时间序列分析法 | 第11页 |
| 1.2.3 双曲线法 | 第11页 |
| 1.2.4 灰色理论分析法 | 第11-12页 |
| 1.2.5 人工神经网络法 | 第12-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 BP神经网络模型 | 第15-23页 |
| 2.1 神经网络 | 第15-17页 |
| 2.1.1 神经网络的基本特征 | 第15页 |
| 2.1.2 神经网络的构成 | 第15-17页 |
| 2.2 BP神经网络 | 第17-19页 |
| 2.2.1 BP神经网络简介 | 第17-19页 |
| 2.2.2 BP神经网络的MATLAB实现 | 第19页 |
| 2.3 BP神经网络在复杂地质条件下模型的建立 | 第19-22页 |
| 2.3.1 BP神经网络隐层神经元数的确定 | 第19-20页 |
| 2.3.2 BP神经网络隐层训练函数的选择 | 第20-21页 |
| 2.3.3 BP神经网络模型的建立 | 第21-22页 |
| 2.3.4 BP算法分析步骤 | 第22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 复杂地质条件下地基沉降分析 | 第23-34页 |
| 3.1 工程简介 | 第23-26页 |
| 3.1.1 工程概况 | 第23-24页 |
| 3.1.2 场区工程地质条件 | 第24-26页 |
| 3.1.3 场区水文条件 | 第26页 |
| 3.2 岩溶区沉降观测结果分析 | 第26-29页 |
| 3.2.1 岩溶区P-s-t曲线分析 | 第26-28页 |
| 3.2.2 岩溶区P-v-t曲线分析 | 第28-29页 |
| 3.3 采空波及区沉降观测结果分析 | 第29-32页 |
| 3.3.1 采空波及区累积P-s-t曲线分析 | 第29-32页 |
| 3.3.2 采空波及区P-v-t曲线分析 | 第32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 BP神经网络对地基沉降预测结果分析 | 第34-50页 |
| 4.1 岩溶区A塔楼沉降预测 | 第34-36页 |
| 4.2 BP神经网络在岩溶区的适用性 | 第36-41页 |
| 4.3 采空波及区E4高层住宅楼沉降预测 | 第41-44页 |
| 4.4 BP神经网络在采空波及区的适用性 | 第44-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第5章 结论 | 第50-51页 |
| 第6章 展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
