深基坑监测数据分析与变形预测研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| ·研究目的和意义 | 第11-13页 |
| ·国内外基坑变形研究现状 | 第13-15页 |
| ·深基坑工程的发展 | 第13页 |
| ·人工神经网络法的发展 | 第13-14页 |
| ·灰色系统法的发展 | 第14-15页 |
| ·主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·技术路线与关键技术 | 第16-19页 |
| 2 深基坑变形监测技术研究 | 第19-31页 |
| ·深基坑工程的特点 | 第19-21页 |
| ·深基坑的支护形式 | 第21-22页 |
| ·深基坑变形机理分析 | 第22-24页 |
| ·基坑周边地表沉降 | 第23页 |
| ·坑底土体隆起 | 第23页 |
| ·围护结构体变形 | 第23-24页 |
| ·深基坑工程变形监测 | 第24-30页 |
| ·基坑监测目的 | 第24-25页 |
| ·基坑监测的特点 | 第25-26页 |
| ·基坑监测内容、方法 | 第26-28页 |
| ·基坑监测数据处理及变形监控值 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 3 变形预测方法 | 第31-49页 |
| ·灰色系统模型 | 第31-38页 |
| ·灰色系统的特点 | 第31-32页 |
| ·灰色系统理论的内容 | 第32页 |
| ·灰色系统理论的基本原理 | 第32-33页 |
| ·灰色模型原理 | 第33-36页 |
| ·GM(1,1)模型的精度检验 | 第36-38页 |
| ·人工神经网络模型 | 第38-42页 |
| ·人工神经元网络模型原理 | 第38-39页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第39-40页 |
| ·人工神经网络模型的激活函数 | 第40-41页 |
| ·人工神经网络模型的计算过程 | 第41-42页 |
| ·BP神经网络模型 | 第42-47页 |
| ·BP网络模型处理信息的基本原理 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络模型的结构 | 第43-45页 |
| ·BP神经网络设计的一般过程 | 第45-46页 |
| ·BP网络模型的缺陷分析及优化策略 | 第46-47页 |
| ·灰色模型与BP神经网络模型组合 | 第47-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 4 工程实例分析 | 第49-73页 |
| ·工程概况 | 第49页 |
| ·数据处理与变形预测分析 | 第49-59页 |
| ·周边建筑沉降数据预测分析 | 第59-71页 |
| ·小结 | 第71-73页 |
| 5 结论及展望 | 第73-75页 |
| ·本文研究的主要结论 | 第73-74页 |
| ·展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 作者简历 | 第79-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |
