| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-18页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-15页 |
| ·盾构选型研究现状 | 第8-10页 |
| ·盾构参数研究现状 | 第10-13页 |
| ·人工智能研究方法发展与应用研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要研究内容 | 第15-18页 |
| 第二章 无锡地铁盾构施工地表沉降机理及其影响因素分析 | 第18-28页 |
| ·盾构施工引起地表沉降机理分析 | 第18-22页 |
| ·盾构施工引起地表沉降原因 | 第18-19页 |
| ·盾构施工引起地表沉降规律 | 第19-21页 |
| ·盾构施工引起地表沉降影响因素 | 第21-22页 |
| ·盾构参数影响地表沉降规律分析 | 第22-27页 |
| ·隧道设计参数 | 第22-23页 |
| ·地质参数 | 第23页 |
| ·施工参数 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于TOPSIS的盾构机械选型设计 | 第28-50页 |
| ·盾构机类型及其性能 | 第28-32页 |
| ·盾构机的分类及其适用性 | 第28-30页 |
| ·刀盘刀具分类及其适用性 | 第30-32页 |
| ·盾构机械选型指标体系构建 | 第32-39页 |
| ·盾构选型指标体系构建依据 | 第32-33页 |
| ·盾构选型指标体系构建 | 第33-38页 |
| ·盾构选型指标权重确定方法 | 第38-39页 |
| ·基于TOPSIS的选型方法与流程 | 第39-44页 |
| ·TOPSIS方法与算法 | 第39-42页 |
| ·基于TOPSIS的盾构选型算法 | 第42-44页 |
| ·案例研究 | 第44-49页 |
| ·工程实例介绍 | 第44-47页 |
| ·方案评价 | 第47-48页 |
| ·结果分析 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 基于粗糙集和支持向量机的盾构施工地表沉降关键因素确定 | 第50-69页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·粗糙-向量机理论方法 | 第50-52页 |
| ·粗糙集概念 | 第50-51页 |
| ·基于粗糙集的支持向量机(RSVM)原理 | 第51-52页 |
| ·基于粗糙集的地表沉降关键影响因素获取 | 第52-58页 |
| ·基于信息熵的连续性影响因素属性离散化 | 第52-53页 |
| ·基于遗传算法的粗糙集属性约简 | 第53-56页 |
| ·基于支持向量机的地表沉降关键影响因素分析 | 第56-57页 |
| ·决策分析 | 第57-58页 |
| ·案例分析 | 第58-67页 |
| ·工程背景介绍 | 第58-61页 |
| ·工程有关参数的预处理 | 第61-63页 |
| ·基于粗糙集的地表沉降关键影响因素获取 | 第63-64页 |
| ·基于支持向量机的地表沉降预测及关键因素分析 | 第64-66页 |
| ·结果分析 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第五章 结论与展望 | 第69-71页 |
| ·结论 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第76页 |