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样条权函神经网络在基坑变形预测中的应用研究

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样条权函神经网络在基坑变形预测中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-13页
  · 选题背景第8页
  · 基坑变形监测的研究目的和意义第8-10页
  · 基坑变形分析与预测的研究现状第10页
  · 本论文的主要内容和技术路线第10-13页
第二章 基坑监测的方法与预测模型第13-18页
  · 基坑变形监测技术第13-16页
  · 基坑变形分析与预测方法第16-17页
  · 本章小结第17-18页
第三章 样条权函数神经网络第18-34页
  · 人工神经网络简介第18-21页
    · 生物学的启示第18-19页
    · 人工神经元模型第19-20页
    · 神经网络的拓扑结构类型第20页
    · 人工神经网络的学习规则第20-21页
    · 典型的BP神经网络第21页
  · 样条权函数神经网络简介第21-27页
    · 样条权函数神经网络相关概念第22-25页
    · 投影方程第25-27页
  · 第一类样条权函数神经网络基本原理第27-33页
    · 第一类样条权函数的神经网络拓扑结构第27-29页
    · 样条权函数方程的建立与求解第29-33页
  · 本章小结第33-34页
第四章 用于基坑变形分析的样条权函数神经网络模型第34-41页
  · 神经网络拓扑结构的确定第34-36页
  · 关于样条权函数神经网络的沉降预测模型的构建第36-40页
    · 模型数据预处理第36-38页
    · 样条权神经网络模型关键代码第38-39页
    · 网络模型的训练第39-40页
  · 本章小结第40-41页
第五章 样条神经网络模型在基坑沉降预测中的应用实例第41-54页
  · 工程概况第41页
  · 道路沉降监测第41-43页
  · 网络模型的训练第43-50页
    · BP神经网络的训练第44-45页
    · 两种模型的拟合训练结果第45-50页
  · 网络的预测结果第50-52页
  · 本章小结第52-54页
第六章 结论与展望第54-56页
  · 结论第54页
  · 展望第54-56页
参考文献第56-58页
致谢第58-59页
攻读学位期间的研究成果第59-60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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