高速公路软土地基沉降量的人工神经网络预测
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| ·引言 软土路基研究现状及其发展趋势 | 第9-10页 |
| ·沉降计算理论研究现状 | 第9-10页 |
| ·预测理论及方法综述 | 第10页 |
| ·本文研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·本文主要研究的内容 | 第11-12页 |
| 2 软土地基沉降理论分析 | 第12-23页 |
| ·软土的概念和分类 | 第12-13页 |
| ·软土的主要工程性质 | 第13页 |
| ·软土地基的变形特性 | 第13-14页 |
| ·软土地基的沉降机理 | 第14-17页 |
| ·土体压缩变形机理分析 | 第14-15页 |
| ·软土地基的沉降机理模型 | 第15-16页 |
| ·软土地基的沉降 | 第16-17页 |
| ·软土地基的沉降影响因素 | 第17-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 3 软土路基沉降计算及预测方法 | 第23-30页 |
| ·概述 | 第23页 |
| ·软土地基沉降的理论公式方法 | 第23-27页 |
| ·瞬时沉降计算 | 第23-24页 |
| ·主固结沉降计算 | 第24-26页 |
| ·次固结沉降计算 | 第26-27页 |
| ·软土地基沉降的数值分析法 | 第27页 |
| ·根据沉降观测资料来推算最终沉降的方法 | 第27-29页 |
| ·曲线拟合法 | 第28页 |
| ·灰色系统理论法 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络法 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 4 研究区现场勘查工程地质条件及试验 | 第30-35页 |
| ·现场工程地质条件 | 第30-32页 |
| ·研究区域地理位置 | 第30页 |
| ·地形地貌 | 第30页 |
| ·研究区地基土的组成及特征 | 第30-32页 |
| ·对现场勘察及软土层的确定 | 第32页 |
| ·室内软土主要指标试验 | 第32-33页 |
| ·本工程软土地基处理方案 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 5 基于 MATLAB的 BP神经网络系统介绍 | 第35-42页 |
| ·概述 | 第35页 |
| ·神经网络系统 | 第35-37页 |
| ·神经网络的结构 | 第35-36页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第36-37页 |
| ·神经网络的特点 | 第37页 |
| ·BP神经网络 | 第37-39页 |
| ·BP网络模型 | 第37-38页 |
| ·BP神经网络的学习步骤 | 第38-39页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱中的 BP网络 | 第39-41页 |
| ·BP神经网络的学习算法与改进 | 第39-40页 |
| ·本文沉降预测 BP网络模型的建立 | 第40-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 6 哈尔滨绕城高速公路软土地基沉降工程实例分析 | 第42-55页 |
| ·软上地基实测沉降分析 | 第42-44页 |
| ·沉降实测 | 第42页 |
| ·试验数据真值分析 | 第42-44页 |
| ·BP神经网络预测沉降程序设计 | 第44-49页 |
| ·GUI程序 | 第44-45页 |
| ·创建神经网络 | 第45-46页 |
| ·将训练样本数据导入 GUI | 第46页 |
| ·神经网络的初始化 | 第46-47页 |
| ·神经网络的训练 | 第47-48页 |
| ·神经网络的仿真(测试) | 第48页 |
| ·训练结果和数据的导出 | 第48-49页 |
| ·神经网络预测沉降结果分析 | 第49-53页 |
| ·神经网络法与分层总和法计算沉降的对比分析 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58-62页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 独创性声明 | 第64页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第64页 |
