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基于BP神经网络的隧道围岩稳定性分类的研究与工程应用

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基于BP神经网络的隧道围岩稳定性分类的研究与工程应用
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-7页
致谢第7-12页
第一章 绪论第12-19页
  · 前言第12-13页
  · 围岩稳定性分析研究现状第13-18页
  · 课题的来源、目的、意义及本论文的主要研究内第18-19页
第二章 淮南市山南新区洞山隧道工程概况第19-25页
  · 隧址区自然条件第19-20页
  · 工程地质条件第20-23页
  · 隧址区水文地质条件第23页
  · 隧址区不良地质现象第23-24页
  · 隧址区地震基本烈度第24-25页
第三章 影响隧道围岩稳定性的因素分析第25-34页
  · 岩石性质及岩体结构对围岩稳定性的影响第25-27页
  · 围岩的岩体力学性质对围岩稳定性的影响第27-29页
  · 岩体的天然应力状态对围岩稳定性的影响第29页
  · 地质构造对围岩稳定性的影响第29-30页
  · 地下水对围岩稳定性的影响第30-31页
  · 工程因素对围岩稳定性的影响第31-32页
  · 时间因素对围岩稳定性的影响第32-34页
第四章 基于改进的 BP人工神经网络的隧道围岩稳定性分类模型的建立第34-47页
  · 人工神经网络概述第34页
  · 人工神经网络的基本模型结构第34-38页
  · BP神经网络的构建第38页
  · BP神经网络的训练第38-39页
  · 基于 MATLAB神经网络工具箱的隧道围岩稳定性分类模型的实现第39-47页
第五章 隧道围岩稳定性评价第47-55页
  · 隧道围岩稳定性分类第47-48页
  · 围岩稳定性分析的方法简介第48-50页
  · 隧道洞口稳定性评价第50-51页
  · 隧道洞身稳定性评价第51-52页
  · 隧址区不良工程地质问题第52-53页
  · 结论和建议第53-55页
第六章 结论与展望第55-56页
  · 结论第55页
  · 展望第55-56页
参考文献第56-59页

本篇论文共59页,点击这进入下载页面
 
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