路堤下水泥搅拌桩复合地基沉降预测研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 1 绪论 | 第11-21页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·选题的意义 | 第12-13页 |
| ·国内外水泥搅拌桩复合地基沉降预测研究现状 | 第13-17页 |
| ·主要研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| ·主要研究内容 | 第17-19页 |
| ·研究依托工程 | 第19页 |
| ·技术路线 | 第19页 |
| ·研究的创新点 | 第19-21页 |
| 2 依托工程 | 第21-32页 |
| ·尹中机场高速公路粉喷桩复合地基工程 | 第21-25页 |
| ·地质概况 | 第21-22页 |
| ·工程概况 | 第22-23页 |
| ·试验方案 | 第23页 |
| ·施工过程 | 第23-25页 |
| ·沿海高速工程概述 | 第25-32页 |
| ·工程概况 | 第25页 |
| ·水文地质的勘察 | 第25-28页 |
| ·岩土工程特性指标 | 第28-29页 |
| ·沉降板的埋设和观测 | 第29-32页 |
| 3 各种曲线预测方法和预测实例 | 第32-61页 |
| ·各种曲线方法简介 | 第32-38页 |
| ·双曲线方程法和图解法 | 第32-33页 |
| ·指数曲线法 | 第33-34页 |
| ·固结度对数配合法(三点法) | 第34-36页 |
| ·泊松曲线法 | 第36-38页 |
| ·监测数据分析 | 第38-41页 |
| ·尹中机场高速公路监测数据分析 | 第38-40页 |
| ·沿海高速公路观测数据分析 | 第40-41页 |
| ·尹中机场高速公路的沉降预测及分析 | 第41-54页 |
| ·总体沉降预测分析 | 第41-45页 |
| ·断面的分部沉降预测分析 | 第45-54页 |
| ·沿海高速公路的沉降预测及分析 | 第54-59页 |
| ·总体沉降预测与分析 | 第55-56页 |
| ·断面的分部沉降预测与分析 | 第56-59页 |
| ·经验曲线方法预测小结 | 第59-61页 |
| 4. 人工神经网络和MATLAB软件研究 | 第61-80页 |
| ·人工神经网络的概述 | 第61-65页 |
| ·人工神经网络研究概况 | 第61-62页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第62-63页 |
| ·神经网络的基本功能 | 第63-65页 |
| ·人工神经网络计算理论 | 第65-67页 |
| ·人工神经元模型 | 第65-66页 |
| ·神经网络的结构 | 第66-67页 |
| ·常用人工神经网络的对比分析研究 | 第67-78页 |
| ·感知器 | 第67-68页 |
| ·BP神经网络 | 第68-71页 |
| ·径向基函数神经网络 | 第71-73页 |
| ·竞争型神经网络 | 第73-75页 |
| ·神经网络与灰色模型的比较研究 | 第75页 |
| ·前向型神经网络和反馈型神经网络的比较研究 | 第75-76页 |
| ·RBF网络与多层感知器的比较研究 | 第76页 |
| ·径向基函数BRF与多层感知器MLP的比较研究 | 第76-77页 |
| ·神经网络方法与传统计算方法的比较研究 | 第77-78页 |
| ·MATLAB软件的简介 | 第78-80页 |
| 5. 基于MATLAB的神经网络预测与分析 | 第80-120页 |
| ·基于BP神经网络的预测与分析 | 第81-95页 |
| ·标准BP网络学习的具体步骤 | 第81-85页 |
| ·BP神经网络预测实例 | 第85-89页 |
| ·BP神经网络在工程中的应用 | 第89-95页 |
| ·BP神经网络预测小结 | 第95页 |
| ·基于RBF网络的沉降预测与分析 | 第95-109页 |
| ·newrbe创建径向基网络的过程 | 第96-97页 |
| ·RBF神经网络的预测实例 | 第97-99页 |
| ·RBF神经网络在工程中的应用 | 第99-109页 |
| ·基于RBF神经网络预测小结 | 第109页 |
| ·基于GRNN神经网络的沉降预测与分析 | 第109-120页 |
| ·基于GRNN神经网络网络创建和训练 | 第109-110页 |
| ·基于GRNN神经网络的预测实例 | 第110-113页 |
| ·基于GRNN神经网络在工程中的应用 | 第113-119页 |
| ·预测小结 | 第119-120页 |
| 6 结论与展望 | 第120-122页 |
| ·结论 | 第120-121页 |
| ·展望 | 第121-122页 |
| 参考文献 | 第122-124页 |
| 作者简历 | 第124-126页 |
| 学位论文数据集 | 第126页 |
