| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 前言 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 深基坑工程的特点 | 第9-11页 |
| 1.2.2 基坑支护类型 | 第11页 |
| 1.2.3 深基坑工程方案优化 | 第11-12页 |
| 1.2.4 深基坑周边建筑物沉降预测 | 第12页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 1.3.1 问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.3.2 本文研究的内容 | 第13-14页 |
| 2 深基坑支护方案的优选及周边建筑物沉降预测 | 第14-25页 |
| 2.1 深基坑支护方案的优选 | 第14-21页 |
| 2.1.1 东北地区常见的几种深基坑支护形式及其特点 | 第15-18页 |
| 2.1.2 深基坑支护优化选型的原则、依据和方法 | 第18-21页 |
| 2.2 深基坑周边建筑物沉降的预测 | 第21-24页 |
| 2.2.1 深基坑变形的特征与类型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 沉降预测的方法 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 多目标模糊优选理论在深基坑工程方案优选中的应用 | 第25-48页 |
| 3.1 深基坑工程多目标模糊优选理论的基本原理 | 第25-28页 |
| 3.1.1 目标特征值矩阵 | 第25-26页 |
| 3.1.2 目标值归一化 | 第26页 |
| 3.1.3 多目标模糊综合评判 | 第26-28页 |
| 3.2 深基坑工程方案的层次结构模型 | 第28-41页 |
| 3.2.1 层次分析法 | 第28-32页 |
| 3.2.2 深基坑支护系统的指标体系和层次结构模型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 判断矩阵和层次排序计算 | 第33-41页 |
| 3.3 多目标模糊优选决策模型在工程中的应用 | 第41-47页 |
| 3.3.1 工程概况 | 第41-42页 |
| 3.3.2 多目标模糊优选模型的建立 | 第42-47页 |
| 3. 4 本章小结 | 第47-48页 |
| 4 BP 人工神经网络在建筑物沉降预测中的应用 | 第48-64页 |
| 4.1 人工神经网络的基本特征和结构 | 第48-51页 |
| 4.1.1 人工神经网络的基本特征 | 第48-49页 |
| 4.1.2 人工神经网络的构成原理 | 第49-51页 |
| 4.2 BP 神经网络 | 第51-57页 |
| 4.2.1 BP 网络模型算法原理 | 第51-54页 |
| 4.2.2 沉降预测的BP 模型 | 第54-57页 |
| 4.3 BP 人工神经网络工程应用实例 | 第57-63页 |
| 4.3.1 工程概况 | 第57页 |
| 4.3.2 工程特征 | 第57-60页 |
| 4.3.3 办公大楼的BP 神经网络设置 | 第60-63页 |
| 4. 4 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 结论与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 结论 | 第64页 |
| 5.2 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
