| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·引言 | 第7-9页 |
| ·深基坑发展的概况 | 第7-8页 |
| ·基坑工程的特点 | 第8-9页 |
| ·基坑工程的基本技术要求 | 第9页 |
| ·研究及应用现状 | 第9-11页 |
| ·本课题的主要工作 | 第11-13页 |
| ·本课题的确立及主要意义 | 第11页 |
| ·本课题的主要内容及技术路线 | 第11-13页 |
| 第二章 灰色系统理论及灰色马尔可夫链基本原理 | 第13-25页 |
| ·灰色系统理论的基本原理 | 第13-18页 |
| ·什么是灰色系统理论 | 第13-15页 |
| ·灰色系统GM 预测模型 | 第15-16页 |
| ·残差序列建模 | 第16-18页 |
| ·灰色马尔可夫链基本原理 | 第18-24页 |
| ·什么是马尔可夫链 | 第18页 |
| ·马尔可夫链的数学定义及性质 | 第18-21页 |
| ·传统的马尔可夫链预测方法 | 第21-23页 |
| ·灰色马尔可夫链预测方法 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 人工神经网络的基本原理 | 第25-39页 |
| ·人工神经网络的发展史 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络在深基坑中的应用 | 第27-29页 |
| ·BP 神经网络的基本原理 | 第29-35页 |
| ·生物神经元简介 | 第29-31页 |
| ·人工神经网络结构 | 第31-33页 |
| ·BP 神经网络结构及算法 | 第33-35页 |
| ·BP 基于MATLAB 的神经网络训练程序及说明 | 第35-38页 |
| ·MATLAB 神经网络工具箱 | 第35-36页 |
| ·运用MATLAB 工具箱设计神经网络的原则和过程 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 各种理论方法在工程实例中的比较分析 | 第39-67页 |
| ·基坑变形监测 | 第39-41页 |
| ·基坑变形监测的基本要求 | 第39-40页 |
| ·监测数据预处理 | 第40-41页 |
| ·工程实例 | 第41-43页 |
| ·大连某深基坑工程概况 | 第41-42页 |
| ·地质概况 | 第42-43页 |
| ·理论方法应用分析 | 第43-65页 |
| ·灰色系统模型应用 | 第43-47页 |
| ·灰色马尔可夫链的应用 | 第47-56页 |
| ·BP 神经网络模型的应用 | 第56-64页 |
| ·预测结果比较 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第五章 影响预测效果的主要因素及选择分析 | 第67-70页 |
| ·影响预测效果的主要因素 | 第67-68页 |
| ·影响预测效果的外因 | 第67-68页 |
| ·影响预测效果的内因 | 第68页 |
| ·预测方法选择分析 | 第68-70页 |
| 第六章 结论及展望 | 第70-73页 |
| ·主要结论 | 第70-71页 |
| ·今后研究的展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |