| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·深基坑工程概述 | 第9-12页 |
| ·深基坑工程常用围护型式及适用范围 | 第9-10页 |
| ·深基坑工程的特点 | 第10-12页 |
| ·深基坑工程主要问题 | 第12页 |
| ·深基坑变形研究现状及发展趋势 | 第12-14页 |
| ·国内外深基坑变形研究现状 | 第12-14页 |
| ·变形研究发展趋势 | 第14页 |
| ·研究课题的方法与技术路线 | 第14-17页 |
| 第二章 深基坑变形影响因素研究 | 第17-27页 |
| ·深基坑变形形式与变形机理 | 第17-19页 |
| ·基坑周边地表沉降 | 第17-18页 |
| ·坑底土体隆起 | 第18-19页 |
| ·围护结构体变形 | 第19页 |
| ·深基坑变形影响因素研究 | 第19-25页 |
| ·围护结构影响因素 | 第20-21页 |
| ·施工工况影响因素 | 第21-23页 |
| ·时空效应影响因素 | 第23-24页 |
| ·环境影响因素 | 第24-25页 |
| ·常见深基坑变形预测方法 | 第25-27页 |
| 第三章 GA‐BP神经网络模型的确定 | 第27-41页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第27-29页 |
| ·人工神经元模型 | 第27-28页 |
| ·激活函数 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络的特征与功能 | 第29页 |
| ·BP神经网络 | 第29-34页 |
| ·BP神经网络基本原理 | 第29-30页 |
| ·BP神经网络结构 | 第30页 |
| ·BP神经网络学习规则和数学算法 | 第30-33页 |
| ·BP神经网络一般设计过程 | 第33-34页 |
| ·BP神经网络的不足之处 | 第34页 |
| ·遗传算法 | 第34-37页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第35-36页 |
| ·遗传算法特点 | 第36-37页 |
| ·GA‐BP神经网络模型的确定 | 第37-41页 |
| ·遗传算法与BP神经网络相结合的可能性 | 第37页 |
| ·遗传算法与BP神经网络的结合方式 | 第37-38页 |
| ·GA‐BP神经网络模型的确定 | 第38页 |
| ·GA‐BP神经网络的算法流程 | 第38-41页 |
| 第四章 深基坑变形预测模型(GA‐BP模型)的实现 | 第41-53页 |
| ·模型的建立及初始化 | 第41-42页 |
| ·输入数据的确定与处理 | 第42-44页 |
| ·权值和阈值的优化 | 第44-45页 |
| ·深基坑变形预测模型（GA‐BP模型）的程序实现 | 第45-53页 |
| 第五章 工程应用实例 | 第53-79页 |
| ·北京市某公司科研楼工程基坑概况 | 第53-59页 |
| ·工程概况 | 第53页 |
| ·地基土岩土工程条件 | 第53-55页 |
| ·深基坑设计概述 | 第55-59页 |
| ·基坑监测内容 | 第59-64页 |
| ·GA‐BP模型在联合支护型式中的变形预测 | 第64-71页 |
| ·桩锚与土钉联合支护的破坏形式 | 第64页 |
| ·输入数据的选取 | 第64-65页 |
| ·网络结构的确定 | 第65-66页 |
| ·预测结果 | 第66-71页 |
| ·GA‐BP模型在土钉墙支护型式中的变形预测 | 第71-79页 |
| ·土钉墙支护的破坏形式 | 第71-72页 |
| ·数据的选取及结构的确定 | 第72-74页 |
| ·模型训练及预测结果 | 第74-79页 |
| 第六章 结论与展望 | 第79-81页 |
| ·结论 | 第79页 |
| ·展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 作者简介 | 第85页 |
| 发表论文和科研成果 | 第85页 |