| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题依据及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 选题依据 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外结构选型研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内结构选型研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国外结构选型研究现状 | 第11页 |
| 1.3 研究内容与目标 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 研究目标 | 第11-12页 |
| 1.4 创新性工作 | 第12-13页 |
| 第二章 高层建筑结构体系分类及选型影响因素分析 | 第13-22页 |
| 2.1 高层建筑结构设计的主要特点 | 第13-14页 |
| 2.1.1 水平荷载与地震作用是决定性因素 | 第13页 |
| 2.1.2 水平位移的限制 | 第13-14页 |
| 2.1.3 结构延性是设计的重要指标 | 第14页 |
| 2.2 常用高层钢筋混凝土结构体系 | 第14-15页 |
| 2.3 高层建筑结构选型影响因素分析 | 第15-20页 |
| 2.3.1 结构的功能适应性 | 第15-17页 |
| 2.3.2 结构的受力合理性 | 第17页 |
| 2.3.3 结构的经济有效性 | 第17-19页 |
| 2.3.4 结构的施工方便性 | 第19页 |
| 2.3.5 结构的抗灾减灾能力 | 第19-20页 |
| 2.3.6 结构的美学效应 | 第20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 模糊数学与神经网络理论概述 | 第22-38页 |
| 3.1 模糊数学理论 | 第22-26页 |
| 3.1.1 模糊数学的起源与发展 | 第22-23页 |
| 3.1.2 模糊数学的基本概念 | 第23-24页 |
| 3.1.3 模糊综合评判法数学模型 | 第24-26页 |
| 3.2 人工神经网络理论 | 第26-33页 |
| 3.2.1 人工神经网络的简介 | 第26-27页 |
| 3.2.2 神经网络的特点 | 第27-28页 |
| 3.2.3 BP神经网络 | 第28-32页 |
| 3.2.4 BP神经网络的局限性 | 第32-33页 |
| 3.3 模糊神经网络理论 | 第33-37页 |
| 3.3.1 模糊逻辑系统概述 | 第33-34页 |
| 3.3.2 模糊神经网络理论基础 | 第34-35页 |
| 3.3.3 模糊神经网络的形式 | 第35-36页 |
| 3.3.4 模糊神经网络的学习 | 第36页 |
| 3.3.5 模糊神经网络应用于高层建筑结构选型的可行性分析 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于模糊综合评价和神经网络的结构选型决策模型 | 第38-50页 |
| 4.1 建立结构选型指标体系 | 第38-41页 |
| 4.1.1 结构选型指标体系建立的原则 | 第38-39页 |
| 4.1.2 结构选型决策指标体系的建立 | 第39-41页 |
| 4.2 基于模糊综合评判和BP神经网络高层结构选型模型的建立 | 第41-48页 |
| 4.2.1 基于模糊综合评判和BP神经网络高层结构选型模型建立的基本思路 | 第41页 |
| 4.2.2 神经网络样本数据的采集 | 第41-46页 |
| 4.2.3 神经网络的建立、训练、预测 | 第46-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 模糊神经网络在某高层住宅结构选型中的应用 | 第50-57页 |
| 5.1 工程概况 | 第50页 |
| 5.2 基于模糊综合评判法的高层建筑结构体系优选 | 第50-56页 |
| 5.2.1 多层模糊综合评判的步骤 | 第50-52页 |
| 5.2.2 多层模糊综合评判的应用 | 第52-56页 |
| 5.3 基于模糊神经网络模型的高层建筑结构体系优选 | 第56页 |
| 5.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 本文的主要结论 | 第57页 |
| 后续工作展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
