| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-15页 |
| 1.2.1 变形数据特征提取研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 数据预测模型研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 组织结构及技术路线图 | 第16-19页 |
| 1.4.1 组织结构 | 第16-17页 |
| 1.4.2 技术路线图 | 第17-19页 |
| 本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 局部均值分解和相关向量机的相关原理与分析 | 第20-44页 |
| 2.1 局部均值分解方法的基本原理与分析 | 第20-38页 |
| 2.1.1 局部均值分解的基本原理 | 第20-31页 |
| 2.1.2 局部均值分解的主要性质 | 第31-33页 |
| 2.1.3 局部均值分解的端点效应问题 | 第33-34页 |
| 2.1.4 与其它时频分析方法对比分析 | 第34-38页 |
| 2.2 模糊熵的基本原理与主要性质 | 第38-40页 |
| 2.2.1 模糊熵的基本原理 | 第38-39页 |
| 2.2.2 模糊熵的主要性质 | 第39-40页 |
| 2.3 相关向量机的基本原理与分析 | 第40-43页 |
| 2.3.1 相关向量机的基本原理 | 第40-43页 |
| 2.3.2 相关向量机的核函数问题 | 第43页 |
| 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 局部均值分解和相关向量机的算法改进 | 第44-56页 |
| 3.1 LMD的端点效应改进 | 第44-53页 |
| 3.1.1 产生端点效应的原因 | 第44-46页 |
| 3.1.2 抑制端点效应方法分析 | 第46-47页 |
| 3.1.3 基于最近相似距离的抑制LMD方法端点效应改进 | 第47-49页 |
| 3.1.4 抑制端点效应评价指标 | 第49-50页 |
| 3.1.5 仿真实验与结果分析 | 第50-53页 |
| 3.2 RVM方法的核函数改进 | 第53-55页 |
| 3.2.1 核函数的作用 | 第53页 |
| 3.2.2 常用核函数 | 第53-54页 |
| 3.2.3 核函数的改进 | 第54-55页 |
| 3.2.4 RVM模型的评价指标 | 第55页 |
| 本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于改进LMD的多尺度大坝变形数据特征提取 | 第56-64页 |
| 4.1 大坝变形的影响因素 | 第56-57页 |
| 4.2 改进LMD方法的特征提取 | 第57-61页 |
| 4.3 特征提取结果的多尺度分析 | 第61-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 基于LMD-FE-RVM的多尺度变形预测及分析 | 第64-74页 |
| 5.1 形变数据的去噪处理 | 第64-66页 |
| 5.1.1 基于常用方法的去噪处理 | 第64页 |
| 5.1.2 基于CV-W方法的去噪处理 | 第64-66页 |
| 5.2 基于LMD-FE的多尺度变形分析 | 第66-67页 |
| 5.3 基于LMD-FE-RVM的多尺度预测模型及分析 | 第67-72页 |
| 5.3.1 预测模型的构建 | 第67-68页 |
| 5.3.2 模型参数的优化 | 第68-69页 |
| 5.3.3 实例结果分析 | 第69-72页 |
| 本章小结 | 第72-74页 |
| 第6章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 结论 | 第74页 |
| 6.2 展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 攻读硕士学位期间的科研研究成果及参加项目 | 第82-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
