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基于BP人工神经网络的多点非时序变形预测模型研究

摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第10-16页
   ·本论文的研究背景和意义第10-11页
   ·多点变形预测的研究现状第11-12页
   ·常用的变形预测模型第12-15页
     ·基于回归分析的变形预测模型第12-13页
     ·基于时间序列分析的变形预测模型第13页
     ·基于灰色系统的变形预测模型第13-14页
     ·基于Kalman滤波的变形预测模型第14-15页
     ·基于人工神经网络的变形预测模型第15页
   ·本论文的研究内容第15-16页
第2章 回归分析模型及其在变形预测中的应用第16-25页
   ·回归分析基本原理第16-22页
     ·多元线性回归的基本原理第16-18页
     ·典型的曲线拟合模型第18-20页
     ·回归方程显著性检验第20-21页
     ·回归系数显著性检验第21-22页
   ·逐步回归分析方法第22页
   ·回归方法变形预测模型的建立过程第22-25页
     ·变形的成因分析与预测第22-23页
     ·变形预测的回归模型建模流程第23-25页
第3章 BP人工神经网络及其在变形预测中的应用第25-39页
   ·人工神经网络发展概述第25页
   ·人工神经网络基本原理第25-30页
     ·生物神经细胞的结构第25-26页
     ·人工神经网络的处理单元第26-27页
     ·处理单元的转移函数第27-28页
     ·人工神经网络模型第28-30页
   ·变形预测的BP人工神经网络模型第30-38页
     ·BP人工神经网络算法第30-33页
     ·变形预测的BP人工神经网络建模流程第33-34页
     ·变形数据归一化第34-35页
     ·网络设计第35-37页
     ·网络测试与变形预测第37-38页
   ·MATLAB人工神经网络工具箱第38-39页
第4章 工程实例的应用情况及其比较分析第39-58页
   ·工程概况第39页
   ·建立非时序变形预测模型的相关方案第39-41页
   ·变形预测的回归模型建模分析第41-51页
     ·单点建模与测试结果分析第41-45页
     ·建模数据的数量及其组合的选定试验研究第45-48页
     ·建立多点变形预测回归模型的可行性分析第48-51页
   ·多点变形预测的BP人工神经网络建模分析第51-56页
     ·数据预处理第51页
     ·模型设计与计算试验第51-55页
     ·建模数据的数量及其组合的选定试验研究第55-56页
   ·本文所探讨的两种变形预测模型的分析比较第56-58页
结论与展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果第64-65页
附录第65-74页

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