基于BP神经网络的地铁场地土体参数反分析与支护变形预测
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题的背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状与存在问题 | 第11-13页 |
| 1.2.1 岩体工程反分析 | 第11-13页 |
| 1.2.2 深基坑位移预测 | 第13页 |
| 1.3 研究目的与研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法与技术路线 | 第14-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 主要研究方法 | 第15页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第15-16页 |
| 第2章 BP神经网络 | 第16-24页 |
| 2.1 人工神经网络概述 | 第16页 |
| 2.2 神经网络的学习方式 | 第16-17页 |
| 2.3 BP神经网络 | 第17-19页 |
| 2.4 MATLAB神经网络工具箱 | 第19-22页 |
| 2.4.1 网络层数 | 第21页 |
| 2.4.2 输入层和输出层的节点数 | 第21页 |
| 2.4.3 BP网络隐层节点数 | 第21-22页 |
| 2.4.4 归一化方法 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 九~大区间场地土体参数反分析 | 第24-49页 |
| 3.1 九龙山~大郊亭隧道区间工程概况 | 第24-26页 |
| 3.1.1 工程概况 | 第24-25页 |
| 3.1.2 工程地质及水文地质条件 | 第25-26页 |
| 3.2 监测方案 | 第26-32页 |
| 3.2.1 监测目的 | 第26-27页 |
| 3.2.2 九~大区间正线隧道监测内容 | 第27-32页 |
| 3.3 参数正交设计 | 第32-35页 |
| 3.4 数值模拟 | 第35-43页 |
| 3.4.1 Midas/GTS概述 | 第35-36页 |
| 3.4.2 FLAC3D概述及特征 | 第36-37页 |
| 3.4.3 模型建立 | 第37-43页 |
| 3.5 参数反分析 | 第43-47页 |
| 3.5.1 网络层数 | 第43页 |
| 3.5.2 输入层和输出层的节点数 | 第43页 |
| 3.5.3 隐层节点数 | 第43页 |
| 3.5.4 归一化方法 | 第43-44页 |
| 3.5.5 BP神经网络在MATLAB中实现 | 第44-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 基坑支护结构变形预测 | 第49-65页 |
| 4.1 大红门站工程概况 | 第49-51页 |
| 4.1.1 结构概况 | 第49页 |
| 4.1.2 工程地质 | 第49-50页 |
| 4.1.3 水文地质 | 第50页 |
| 4.1.4 支撑体系介绍 | 第50-51页 |
| 4.2 监测方法 | 第51-58页 |
| 4.2.1 观测操作方法 | 第51-52页 |
| 4.2.2 墙体水平位移监测孔布置 | 第52-55页 |
| 4.2.3 基坑支护墙体变形特点及分析 | 第55-58页 |
| 4.3 基坑支护位移等时间序列预测BP模型 | 第58-64页 |
| 4.3.1 BP神经网络预测结构 | 第58页 |
| 4.3.2 支护结构的BP数据预测模型 | 第58-60页 |
| 4.3.3 网络层数 | 第60页 |
| 4.3.4 输入层和输出层的节点数 | 第60页 |
| 4.3.5 隐层节点数 | 第60-61页 |
| 4.3.6 归一化方法 | 第61页 |
| 4.3.7 BP神经网络在MATLAB中实现 | 第61-64页 |
| 4.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第5章 结论与展望 | 第65-67页 |
| 5.1 结论 | 第65-66页 |
| 5.2 展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-76页 |
