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仙女岩隧道下穿油气管道段爆破振动效应预测研究

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仙女岩隧道下穿油气管道段爆破振动效应预测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-10页
第1章 绪论第10-16页
  1.1 课题的背景和研究意义第10页
  1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.2.1 爆破地震波研究第11-12页
    1.2.2 爆破地震动强度预测研究第12-13页
  1.3 研究目标、内容、方法和拟解决的关键问题第13-15页
    1.3.1 研究目标第13页
    1.3.2 研究内容第13-14页
    1.3.3 研究方法和技术路线第14-15页
  1.4 小结第15-16页
第2章 爆破方案及振动测试方法第16-26页
  2.1 工程背景介绍第16-17页
    2.1.1 工程概况第16-17页
    2.1.2 地质条件简介第17页
  2.2 爆破方案第17-24页
    2.2.1 隧道掘进爆破的施工难点分析第17-19页
    2.2.2 弱振动掘进控制爆破的设计原则与技术要求第19页
    2.2.3 隧道弱振动掘进控制爆破的总体方案第19-24页
  2.3 爆破振动测试系统第24页
    2.3.1 振动测试系统原理第24页
    2.3.2 振动测试参数设置第24页
  2.4 爆破振动测试方案第24-26页
第3章 爆破振动测试结果分析第26-38页
  3.1 爆破振动地表特性分析第26-28页
  3.2 爆破振动地表频谱分析第28-35页
  3.3 爆破振动地表衰减规律第35-37页
  3.4 小结第37-38页
第4章 爆破振动BP神经网络预测第38-60页
  4.1 BP神经网络简介与预测实现第38-45页
    4.1.1 BP神经网络的结构第38页
    4.1.2 BP神经网络的学习算法第38-40页
    4.1.3 BP神经网络的MATLAB工具箱函数介绍第40-41页
    4.1.4 基于BP神经网络算法的预测第41-45页
    4.1.5 BP神经网络优缺点第45页
  4.2 基于遗传算法的BP神经网络优化算法第45-59页
    4.2.1 遗传算法概述第46页
    4.2.2 GA求解思路及步骤第46-59页
  4.3 小结第59-60页
第5章 基于支持向量机爆破振动预测第60-89页
  5.1 概述第60页
  5.2 支持向量机(SVM)的基础第60-61页
    5.2.1 机器学习第60页
    5.2.2 经验风险最小化第60-61页
    5.2.3 结构化风险最小化原理第61页
  5.3 支持向量机回归第61-65页
    5.3.1 支持向量机回归第61-63页
    5.3.2 支持向量机回归的实现第63-65页
  5.4 支持向量回归的两种模型第65-67页
    5.4.1 ε-support vector regression(ε-SVR)第65-66页
    5.4.2 v-support vector regression(v-SVR)第66-67页
  5.5 支持向量机(SVM)的参数优化第67-86页
    5.5.1 参数优化的意义第67页
    5.5.2 启发式算法参数寻优第67-86页
  5.6 几种爆破振动预测效果对比第86-87页
  5.7 小结第87-89页
第6章 结论与展望第89-90页
  6.1 结论第89页
  6.2 展望第89-90页
致谢第90-91页
参考文献第91-94页
攻读硕士学位期间参与的科研实践第94页

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