沉降预测方法在工程中的应用与研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·地面沉降预测的研究现状 | 第12-17页 |
| ·理论方法 | 第12-14页 |
| ·数值计算方法 | 第14页 |
| ·实测数据反推法 | 第14-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第二章 灰色系统理论 | 第18-30页 |
| ·灰色系统理论概述 | 第18页 |
| ·灰色系统理论的研究内容 | 第18-20页 |
| ·邓聚龙灰色关联分析模型 | 第20-24页 |
| ·原始数据变换 | 第20-22页 |
| ·灰色关联模型 | 第22-24页 |
| ·灰色建模理论 | 第24-25页 |
| ·灰色预测 | 第25-30页 |
| ·GM(1，1)模型基本原理 | 第25-27页 |
| ·GM(1，1)模型的检验 | 第27-28页 |
| ·几种GM(1，1)模型 | 第28-30页 |
| 第三章 人工神经网络理论 | 第30-40页 |
| ·人工神经网络的基本知识 | 第30-33页 |
| ·BP神经网络 | 第33-40页 |
| 第四章 时间序列分析方法 | 第40-58页 |
| ·时间序列分析方法 | 第40-44页 |
| ·自回归模型 | 第40-42页 |
| ·时间序列模型识别 | 第42-44页 |
| ·多层阶梯方法分析 | 第44-58页 |
| ·基本数学模型和建模步骤 | 第45-48页 |
| ·时变参数的辨识准则及其估计算法 | 第48-52页 |
| ·参数估值算法的改进 | 第52-54页 |
| ·时变参数的预测方法 | 第54-58页 |
| 第五章 三种模型在沉降序列中的应用与分析 | 第58-94页 |
| ·GM(1，1)模型建模方法 | 第58-59页 |
| ·初值条件的确定 | 第58-59页 |
| ·GM(1，1)模型建模方法 | 第59页 |
| ·BP人工神经网络建模方法 | 第59-60页 |
| ·多层递阶时间序列沉降预测模型 | 第60-66页 |
| ·沉降增量预测模型 | 第60-62页 |
| ·时变参数预测模型 | 第62-66页 |
| ·三种模型的预测结果 | 第66-87页 |
| ·预测结果分析 | 第87-94页 |
| 第六章 结论与展望 | 第94-96页 |
| ·结论 | 第94-95页 |
| ·展望 | 第95-96页 |
| 致谢 | 第96-97页 |
| 参考文献 | 第97-100页 |
| 附表-1 | 第100-101页 |
| 附表-2 | 第101-102页 |
| 个人简历 在读期间发表的学术论文 | 第102页 |
