| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-21页 |
| 1．1 地基土地震液化判别和震陷评价方法的研究现状 | 第12-16页 |
| 1．1．1 地基土地震液化势评价研究现状 | 第12-14页 |
| 1．1．2 地基土震陷研究现状 | 第14-16页 |
| 1．2 人工神经网络概述 | 第16-18页 |
| 1．2．1 人工神经网络发展史 | 第16-18页 |
| 1．2．2 人工神经网络特性 | 第18页 |
| 1．3 课题的研究意义、内容和方法 | 第18-21页 |
| 1．3．1 课题研究的目的与意义 | 第18-20页 |
| 1．3．2 课题研究的内容和方法 | 第20-21页 |
| 第2章 人工神经网络及遗传算法基本理论 | 第21-33页 |
| 2．1 BP神经网络 | 第21-24页 |
| 2．1．1 BP神经网络结构 | 第21-22页 |
| 2．1．2 BP网络中的神经元模型 | 第22页 |
| 2．1．3 BP神经网络的学习过程 | 第22-23页 |
| 2．1．4 BP网络算法的改进 | 第23-24页 |
| 2．2 RBF神经网络 | 第24-26页 |
| 2．2．1 RBF神经网络模型 | 第25页 |
| 2．2．2 RBF神经网络的学习过程 | 第25-26页 |
| 2．3 LVQ分类神经网络 | 第26-27页 |
| 2．3．1 自组织竞争网络的形成与基本思想 | 第26页 |
| 2．3．2 LVQ神经网络 | 第26-27页 |
| 2．4 遗传算法基本理论 | 第27-32页 |
| 2．4．1 基本概念 | 第27-28页 |
| 2．4．2 遗传算法的基本特点 | 第28-29页 |
| 2．4．3 遗传算法的基本操作 | 第29-32页 |
| 2．5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于神经网络的液化判别法与传统液化判别法的比较 | 第33-65页 |
| 3．1 引言 | 第33页 |
| 3．2 液化机理 | 第33-35页 |
| 3．3 液化影响因素 | 第35-36页 |
| 3．4 地震液化势评价的传统方法 | 第36-41页 |
| 3．5 基于MATLAB环境的人工神经网络在地基土液化判别中的应用 | 第41-60页 |
| 3．5．1 基于MATLAB环境的人工神经网络工具箱 | 第41-42页 |
| 3．5．2 原始资料的选择与预处理 | 第42-45页 |
| 3．5．3 各种神经网络液化判别模型的建立及应用 | 第45-56页 |
| 3．5．4 基于人工神经网络方法的饱和砂土液化极限状态函数 | 第56-60页 |
| 3．6 液化势概率评价模型 | 第60-63页 |
| 3．6．1 液化概率评价函数 | 第60-62页 |
| 3．6．2 液化概率评价标准 | 第62-63页 |
| 3．6．3 砂土液化综合评判 | 第63页 |
| 3．7 本章小结 | 第63-65页 |
| 第4章 多层建筑物液化震陷预估的神经网络方法与简化计算方法比较 | 第65-79页 |
| 4．1 引言 | 第65页 |
| 4．2 震陷简化计算方法及危害等级划分 | 第65-72页 |
| 4．2．1 震陷简化计算方法 | 第65-68页 |
| 4．2．2 各因素对地基震陷量大小的影响分析 | 第68-72页 |
| 4．2．2．1 场地地层情况 | 第68-69页 |
| 4．2．2．2 各因素对震陷量的影响分析 | 第69-72页 |
| 4．2．2．3 各因素对震陷量的影响规律 | 第72页 |
| 4．2．3 地基基础震害等级划分 | 第72页 |
| 4．3 人工神经网络在建筑物地基震陷量预测中的运用 | 第72-77页 |
| 4．3．1 原始数据来源及选取 | 第72-74页 |
| 4．3．2 神经网络震陷模型的建立及预测效果评价分析 | 第74页 |
| 4．3．3 各种因素对地基震陷量影响的分析 | 第74-77页 |
| 4．4 本章小结 | 第77-79页 |
| 第5章 淮安市典型场地土液化势综合评价 | 第79-93页 |
| 5．1 引言 | 第79页 |
| 5．2 规划区域工程地质分区及收集的钻孔资料分布 | 第79-80页 |
| 5．2．1 工程地质分区 | 第79-80页 |
| 5．2．2 场地钻孔资料的选取 | 第80页 |
| 5．3 淮安市地基土液化势等级评价 | 第80-83页 |
| 5．3．1 RBF神经网络液化判别模型的建立 | 第81-82页 |
| 5．3．2 各种液化判别方法的对比分析 | 第82-83页 |
| 5．3．3 淮安市规划区内场地土地震液化势综合评价 | 第83页 |
| 5．4 本章小结 | 第83-93页 |
| 第6章 结论与展望 | 第93-96页 |
| 6．1 全文总结 | 第93-95页 |
| 6．2 存在问题及进一步工作建议 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-100页 |
| 攻读硕士学位期间发表和完成的学术论文 | 第100-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
