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SVM及信息融合在深基坑施工安全实时监控中的应用

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
1 绪论第9-15页
    1.1 选题背景及国内外研究现状第9-12页
        1.1.1 选题背景第9页
        1.1.2 国外研究现状第9-11页
        1.1.3 国内研究现状第11-12页
    1.2 研究目的及意义第12-13页
        1.2.1 研究目的第12页
        1.2.2 研究意义第12-13页
    1.3 研究内容及技术路线第13-15页
        1.3.1 研究内容第13-14页
        1.3.2 技术路线第14-15页
2 相关理论综述第15-33页
    2.1 深基坑相关概述第15-17页
        2.1.1 深基坑工程的特点第15-16页
        2.1.2 深基坑施工实时监控概述第16-17页
    2.2 支持向量机基本原理第17-26页
        2.2.1 机器学习和统计学理论第17-20页
        2.2.2 支持向量机理论第20-24页
        2.2.3 LS-SVM 回归算法第24-26页
    2.3 多源信息融合技术基本原理第26-31页
        2.3.1 多源信息融合技术简述第26-28页
        2.3.2 D-S 证据理论算法第28-31页
    2.4 本章小结第31-33页
3 深基坑施工安全实时监测体系第33-45页
    3.1 深基坑施工实时监测目的和基本要求第33-34页
        3.1.1 深基坑施工实时监测的目的第33-34页
        3.1.2 深基坑施工实时监测的基本要求第34页
    3.2 深基坑施工实时监测指标的建立第34-38页
        3.2.1 监测指标选取的原则第34-35页
        3.2.2 深基坑的破坏形式第35-37页
        3.2.3 监测指标的确定第37-38页
    3.3 深基坑施工实时监测的实施第38-43页
        3.3.1 监测的组织结构第38页
        3.3.2 监测点的布置及监测频率第38-40页
        3.3.3 监测仪器及方法第40-42页
        3.3.4 深监测数据的整理第42-43页
    3.4 本章小节第43-45页
4 基于实时监测数据的深基坑施工安全状态预评估第45-57页
    4.1 实时监测数据的初步处理第45-46页
        4.1.1 奇异值的检验第45页
        4.1.2 系统误差检验第45-46页
    4.2 实时监测数据的 LS-SVM 预测模型第46-51页
        4.2.1 LS-SVM 预测模型的建立第46-47页
        4.2.2 LS-SVM 预测模型精度的验证第47页
        4.2.3 实证检验第47-50页
        4.2.4 影响预测效果的主要因素第50-51页
    4.3 深基坑施工安全状态预评估模型第51-54页
        4.3.1 安全状态等级分类第51-52页
        4.3.2 安全状态预评估模型的建立第52-53页
        4.3.3 实证检验第53-54页
    4.4 本章小节第54-57页
5 深基坑施工安全预警管理第57-65页
    5.1 深基坑施工安全预警管理工作流程第57-60页
        5.1.1 预警发布第57-58页
        5.1.2 预警响应第58-59页
        5.1.3 预警解除第59页
        5.1.4 案例存储第59-60页
    5.2 技术措施第60-62页
        5.2.1 技术性预防措施第60-61页
        5.2.2 技术性处理措施第61-62页
    5.3 管理措施第62-63页
        5.3.1 建立安全控制要点及职责第62页
        5.3.2 加强施工现场安全管理措施的落实第62页
        5.3.3 加强职工安全教育第62-63页
        5.3.4 正确处理安全与其他方面的关系第63页
        5.3.5 将安全管理融入日常管理第63页
    5.4 本章小结第63-65页
6 工程实例第65-77页
    6.1 工程概况第65页
    6.2 监测方案第65-67页
    6.3 监测数据分析第67-76页
    6.4 预警管理第76页
    6.5 本章小节第76-77页
7 总结与展望第77-79页
    7.1 结论第77-78页
    7.2 展望第78-79页
致谢第79-81页
参考文献第81-85页
研究生期间发表论文第85页

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