基于机器学习的某混凝土坝裂缝成因与预警研究

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基于机器学习的某混凝土坝裂缝成因与预警研究

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基于机器学习的某混凝土坝裂缝成因与预警研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 研究背景及意义	第11-15页
1.2 国内外研究现状	第15-20页
1.2.1 混凝土坝裂缝的成因分析方法研究进展	第15-17页
1.2.2 机器学习算法在大坝监测领域的研究现状	第17-20页
1.3 主要研究内容	第20-21页
第二章基于粗糙集与深度学习的建模方法研究	第21-30页
2.1 概述	第21-22页
2.2 粗糙集理论	第22-25页
2.2.1 经典粗糙集理论	第22-24页
2.2.2 邻域粗糙集理论	第24-25页
2.3 深度学习算法理论	第25-26页
2.3.1 深度学习原理	第25-26页
2.3.2 深度置信网络模型	第26页
2.4 大坝安全监测预警模型研究	第26-29页
2.4.1 预警模型的选择	第26-27页
2.4.2 预警模型构建思路	第27-29页
2.5 本章小结	第29-30页
第三章裂缝监测指标体系的约简与预警模型的构建	第30-58页
3.1 概述	第30-33页
3.1.1 工程概况	第30-32页
3.1.2 预警模型构建流程	第32-33页
3.2 基于粗糙集理论的裂缝监测指标体系约简	第33-41页
3.2.1 初始指标体系数据收集与预处理	第33-36页
3.2.2 基于粗糙集的指标体系约简	第36-41页
3.3 基于深度置信网络的裂缝预警模型构建	第41-50页
3.3.1 RBM网络无监督训练过程算法实现	第42-44页
3.3.2 RBM堆叠过程算法实现	第44-48页
3.3.3 BP网络有监督参数微调过程算法实现	第48-49页
3.3.4 完整深度置信网络训练过程算法实现	第49-50页
3.4 粗糙集与深度置信网络耦合预警模型仿真	第50-57页
3.4.1 基于深度置信网络的裂缝开度模型仿真	第50-52页
3.4.2 基于BP网络的裂缝开度模型仿真	第52-54页
3.4.3 基于统计模型的裂缝开度模型仿真	第54-57页
3.4.4 深度置信网络与传统预警模型结果对比分析	第57页
3.5 本章小结	第57-58页
第四章基于预警模型的成因分析与预警研究	第58-73页
4.1 概述	第58页
4.2 确定裂缝效应量各分量比例的DBN方法	第58-59页
4.3 基于DBN的裂缝扩展不利荷载组合规则提取	第59-61页
4.4 裂缝多物理场因子互馈分析	第61-64页
4.4.1 基于DBN模型的裂缝多物理场因子互馈分析	第61-62页
4.4.2 基于灰色理论模型的裂缝多物理场因子互馈分析	第62-64页
4.5 裂缝失稳预警指标拟定	第64-72页
4.5.1 基于DBN模型的预警指标拟定	第64-65页
4.5.2 基于典型小概率法的预警指标拟定	第65-72页
4.6 本章小结	第72-73页
第五章结论与展望	第73-75页
5.1 主要结论	第73-74页
5.2 展望	第74-75页
参考文献	第75-80页
致谢	第80页

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