工程沉降监测数据降噪处理与分析方法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景与目的 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究的目的 | 第10-11页 |
| 1.2 变形监测技术研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 工程沉降预测方法的研究现状 | 第12-17页 |
| 1.3.1 理论分析法 | 第12-15页 |
| 1.3.2 实验模拟和数值分析法 | 第15页 |
| 1.3.3 系统理论建模法 | 第15-17页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第17-20页 |
| 2 沉降观测与数据处理方法概述 | 第20-30页 |
| 2.1 沉降观测概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 沉降观测的内容 | 第20页 |
| 2.1.2 沉降观测的原理 | 第20-21页 |
| 2.1.3 沉降观测的方法 | 第21页 |
| 2.1.4 沉降观测的要求 | 第21-22页 |
| 2.2 沉降观测网（点）布设 | 第22-23页 |
| 2.3 沉降观测结果预处理 | 第23-28页 |
| 2.3.1 观测资料检核的意义及方法简介 | 第23页 |
| 2.3.2 观测资料奇异值处理 | 第23-25页 |
| 2.3.3 小波变换应用介绍 | 第25-26页 |
| 2.3.4 小波变换的基本理论 | 第26-27页 |
| 2.3.5 小波变换在观测数据分析中的应用 | 第27-28页 |
| 2.4 沉降观测成果整理 | 第28页 |
| 2.5 沉降观测成果的管理 | 第28-30页 |
| 2.5.1 成果整理 | 第28-29页 |
| 2.5.2 成果表达 | 第29-30页 |
| 3 沉降预测模型理论 | 第30-44页 |
| 3.1 灰色系统理论 | 第30-34页 |
| 3.1.1 灰色系统理论介绍 | 第30-32页 |
| 3.1.2 灰色预测模型 | 第32-34页 |
| 3.2 人工神经网络概述 | 第34-42页 |
| 3.2.1 神经网络的性质和优点 | 第35页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第35-41页 |
| 3.2.3 BP网络的改进 | 第41-42页 |
| 3.3 灰色神经网络 | 第42-44页 |
| 4 工程应用实例 | 第44-71页 |
| 4.1 深基坑开挖工程沉降分析 | 第44-55页 |
| 4.1.1 工程概况 | 第44-45页 |
| 4.1.2 工程观测数据小波除噪 | 第45-50页 |
| 4.1.3 深基坑开挖工程沉降拟合分析 | 第50-52页 |
| 4.1.4 深基坑开挖工程沉降预测分析 | 第52-54页 |
| 4.1.5 分析小结 | 第54-55页 |
| 4.2 城轨交通工程沉降预测分析 | 第55-71页 |
| 4.2.1 工程概况 | 第55-57页 |
| 4.2.2 本工程沉降监测的内容 | 第57-58页 |
| 4.2.3 工程观测数据小波除噪 | 第58-64页 |
| 4.2.4 地铁工程沉降拟合分析 | 第64-67页 |
| 4.2.5 地铁工程沉降预测分析 | 第67-70页 |
| 4.2.6 分析小结 | 第70-71页 |
| 5 结论与展望 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77页 |
