| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-24页 |
| ·选题背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-20页 |
| ·反分析研究的发展趋势及存在的问题 | 第20-21页 |
| ·本文的研究目的和主要工作 | 第21-24页 |
| 第2章 自然元与无限元耦合方法在地下工程中的应用研究 | 第24-41页 |
| ·引言 | 第24-25页 |
| ·自然单元法的原理 | 第25-28页 |
| ·无限单元法的原理 | 第28-29页 |
| ·NEM与IEM耦合方法 | 第29-31页 |
| ·基于NEM与IEM耦合方法的粘弹性分析 | 第31-40页 |
| ·结论 | 第40-41页 |
| 第3章 统计学习理论与支持向量机 | 第41-60页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·机器学习的理论基础 | 第41-45页 |
| ·机器学习模型 | 第41-42页 |
| ·机器学习的基本问题 | 第42-43页 |
| ·经验风险最小化原则 | 第43-44页 |
| ·模型复杂度与推广能力 | 第44-45页 |
| ·统计学习理论 | 第45-48页 |
| ·统计学习一致性的条件 | 第45-46页 |
| ·VC维与推广性的界 | 第46-47页 |
| ·结构风险最小化准则 | 第47-48页 |
| ·支持向量机 | 第48-56页 |
| ·二分类问题的最优超平面 | 第49-53页 |
| ·支持向量机回归 | 第53-56页 |
| ·支持向量机学习算法的步骤 | 第56页 |
| ·支持向量机的求解算法 | 第56-60页 |
| 第4章 基于粒子群算法的SVM模型参数选择 | 第60-83页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·SVM的参数选择方法 | 第60-63页 |
| ·参数影响分析 | 第60-61页 |
| ·传统的SVM参数选择方法 | 第61-63页 |
| ·SVM参数优化的新思路 | 第63页 |
| ·粒子群算法 | 第63-70页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第70-78页 |
| ·基于改进粒子群算法的SVM模型参数选择 | 第78-82页 |
| ·支持向量机参数选取的改进粒子群算法步骤 | 第79页 |
| ·数值试验与结果分析 | 第79-82页 |
| ·结论 | 第82-83页 |
| 第5章 基于最小二乘支持向量机的位移反分析 | 第83-104页 |
| ·引言 | 第83-85页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第85-89页 |
| ·增量学习算法 | 第89-90页 |
| ·Renyi熵 | 第90-91页 |
| ·基于二次Renyi熵的迭代式LS-SVM回归算法 | 第91-93页 |
| ·基于IPSO-LS-SVM的岩体力学参数反演方法 | 第93-103页 |
| ·结论 | 第103-104页 |
| 第6章 基于小波核支持向量机的位移反分析 | 第104-126页 |
| ·引言 | 第104-105页 |
| ·小波理论基础 | 第105-109页 |
| ·再生核Hilbert空间 | 第105-106页 |
| ·连续小波变换 | 第106-107页 |
| ·多分辨率分析 | 第107-109页 |
| ·核函数 | 第109-118页 |
| ·支持向量机核函数容许条件 | 第109-110页 |
| ·小波(尺度)核函数 | 第110-114页 |
| ·一种紧支尺度核函数的构造 | 第114-118页 |
| ·基于小波(尺度)核最小二乘支持向量机的位移反分析 | 第118-124页 |
| ·反分析步骤 | 第118-119页 |
| ·工程实例 | 第119-124页 |
| ·结论 | 第124-126页 |
| 第7章 基于支持向量机的隧道工程三维仿真反分析 | 第126-149页 |
| ·引言 | 第126-127页 |
| ·工程介绍 | 第127-128页 |
| ·围岩变形监测 | 第128-130页 |
| ·松动圈的测定 | 第130-132页 |
| ·基于NEM/IEM耦合方法的三维数值建模 | 第132-135页 |
| ·待反演参数的确定及学习样本设计 | 第135-144页 |
| ·正交与均匀试验设计 | 第135页 |
| ·待反演参数的确定 | 第135-142页 |
| ·学习样本试验方案 | 第142-144页 |
| ·围岩力学参数反演 | 第144-147页 |
| ·变形预测 | 第147-148页 |
| ·结论 | 第148-149页 |
| 第8章 结论与展望 | 第149-151页 |
| 参考文献 | 第151-165页 |
| 攻读博士学位期间发表的主要论文 | 第165页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第165-166页 |
| 致谢 | 第166页 |
