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路堤下水泥搅拌桩复合地基沉降预测研究
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路堤下水泥搅拌桩复合地基沉降预测研究
论文目录
 
致谢第1-6 页
摘要第6-7 页
ABSTRACT第7-8 页
目录第8-11 页
1 绪论第11-21 页
　　· 选题背景第11-12 页
　　·选题的意义第12-13 页
　　·国内外水泥搅拌桩复合地基沉降预测研究现状第13-17 页
　　·主要研究内容及技术路线第17-19 页
　　　　· 主要研究内容第17-19 页
　　　　· 研究依托工程第19 页
　　　　· 技术路线第19 页
　　·研究的创新点第19-21 页
2 依托工程第21-32 页
　　· 尹中机场高速公路粉喷桩复合地基工程第21-25 页
　　　　· 地质概况第21-22 页
　　　　· 工程概况第22-23 页
　　　　· 试验方案第23 页
　　　　· 施工过程第23-25 页
　　· 沿海高速工程概述第25-32 页
　　　　· 工程概况第25 页
　　　　· 水文地质的勘察第25-28 页
　　　　·岩土工程特性指标第28-29 页
　　　　· 沉降板的埋设和观测第29-32 页
3 各种曲线预测方法和预测实例第32-61 页
　　· 各种曲线方法简介第32-38 页
　　　　· 双曲线方程法和图解法第32-33 页
　　　　· 指数曲线法第33-34 页
　　　　· 固结度对数配合法(三点法)第34-36 页
　　　　· 泊松曲线法第36-38 页
　　· 监测数据分析第38-41 页
　　　　· 尹中机场高速公路监测数据分析第38-40 页
　　　　·沿海高速公路观测数据分析第40-41 页
　　· 尹中机场高速公路的沉降预测及分析第41-54 页
　　　　· 总体沉降预测分析第41-45 页
　　　　· 断面的分部沉降预测分析第45-54 页
　　· 沿海高速公路的沉降预测及分析第54-59 页
　　　　· 总体沉降预测与分析第55-56 页
　　　　· 断面的分部沉降预测与分析第56-59 页
　　· 经验曲线方法预测小结第59-61 页
· 人工神经网络和MATLAB软件研究第61-80 页
　　· 人工神经网络的概述第61-65 页
　　　　· 人工神经网络研究概况第61-62 页
　　　　· 人工神经网络的特点第62-63 页
　　　　· 神经网络的基本功能第63-65 页
　　· 人工神经网络计算理论第65-67 页
　　　　· 人工神经元模型第65-66 页
　　　　· 神经网络的结构第66-67 页
　　· 常用人工神经网络的对比分析研究第67-78 页
　　　　· 感知器第67-68 页
　　　　· BP神经网络第68-71 页
　　　　· 径向基函数神经网络第71-73 页
　　　　· 竞争型神经网络第73-75 页
　　　　· 神经网络与灰色模型的比较研究第75 页
　　　　· 前向型神经网络和反馈型神经网络的比较研究第75-76 页
　　　　· RBF网络与多层感知器的比较研究第76 页
　　　　· 径向基函数BRF与多层感知器MLP的比较研究第76-77 页
　　　　· 神经网络方法与传统计算方法的比较研究第77-78 页
　　· MATLAB软件的简介第78-80 页
· 基于MATLAB的神经网络预测与分析第80-120 页
　　· 基于BP神经网络的预测与分析第81-95 页
　　　　· 标准BP网络学习的具体步骤第81-85 页
　　　　· BP神经网络预测实例第85-89 页
　　　　· BP神经网络在工程中的应用第89-95 页
　　　　· BP神经网络预测小结第95 页
　　· 基于RBF网络的沉降预测与分析第95-109 页
　　　　·newrbe创建径向基网络的过程第96-97 页
　　　　· RBF神经网络的预测实例第97-99 页
　　　　· RBF神经网络在工程中的应用第99-109 页
　　　　· 基于RBF神经网络预测小结第109 页
　　· 基于GRNN神经网络的沉降预测与分析第109-120 页
　　　　· 基于GRNN神经网络网络创建和训练第109-110 页
　　　　· 基于GRNN神经网络的预测实例第110-113 页
　　　　· 基于GRNN神经网络在工程中的应用第113-119 页
　　　　· 预测小结第119-120 页
6 结论与展望第120-122 页
　　· 结论第120-121 页
　　· 展望第121-122 页
参考文献第122-124 页
作者简历第124-126 页
学位论文数据集第126页

本篇论文共126页，点击这进入下载页面。
 
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