隧道施工监控量测数据挖掘及其变形预测
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·变形监测技术及其进展 | 第11-14页 |
| ·变形监测数据的分析技术 | 第14-16页 |
| ·隧道变形预测分析方法 | 第16-17页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 隧道施工监控量测技术 | 第18-24页 |
| ·前言 | 第18页 |
| ·监测量测的主要任务及目的 | 第18-19页 |
| ·现场监控量测项目的选择 | 第19-20页 |
| ·监测项目及频率 | 第20-22页 |
| ·地表沉降 | 第20页 |
| ·拱顶下沉 | 第20-21页 |
| ·周边位移 | 第21-22页 |
| ·监测频率 | 第22页 |
| ·监测数据的应用 | 第22-24页 |
| ·极限位移值施工管理 | 第22-23页 |
| ·位移速率施工管理 | 第23-24页 |
| 第三章 原始监控量测数据的采集与预处理 | 第24-37页 |
| ·前言 | 第24页 |
| ·监测数据的采集与整理 | 第24-25页 |
| ·数据预处理的重要性 | 第25页 |
| ·数据预处的主要流程 | 第25-29页 |
| ·数据清理 | 第26-27页 |
| ·数据集成 | 第27页 |
| ·数据变换 | 第27-28页 |
| ·数据归约 | 第28-29页 |
| ·数据预处理在隧道监控量测中的应用 | 第29-35页 |
| ·工程概括 | 第29-30页 |
| ·实例分析 | 第30-35页 |
| ·本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于 SPSS 的隧道变形数据挖掘分析 | 第37-58页 |
| ·前言 | 第37页 |
| ·SPSS 运算流程 | 第37-38页 |
| ·SPSS 软件的特点 | 第38页 |
| ·依据的挖掘理论 | 第38-42页 |
| ·多元线性回归 | 第38-41页 |
| ·曲线回归 | 第41-42页 |
| ·回归模型 | 第42-44页 |
| ·地表沉降回归模型 | 第42-43页 |
| ·拱顶下沉回归模型 | 第43-44页 |
| ·周边收敛回归模型 | 第44页 |
| ·实例分析 | 第44-56页 |
| ·数据输入 | 第44-45页 |
| ·SPSS 求解过程 | 第45-47页 |
| ·分析结果解读 | 第47-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 基于模糊神经网络的隧道变形预测 | 第58-77页 |
| ·前言 | 第58页 |
| ·隧道岩体变形性质 | 第58-60页 |
| ·隧道变形预测模型 | 第60-63页 |
| ·灰色理论预测模型 | 第60-62页 |
| ·ARMA 时间序列预测模型 | 第62页 |
| ·BP 神经网络预测模型 | 第62-63页 |
| ·模糊神经网络在隧道变形中的应用 | 第63-75页 |
| ·Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型 | 第63-64页 |
| ·自适应神经模糊推理系统（ANFIS） | 第64-65页 |
| ·算例及结果分析 | 第65-75页 |
| ·本章小结 | 第75-77页 |
| 第六章 结论与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 附录 | 第84页 |
