|
改进灰色因果时序组合模型在大坝位移监测中的应用研究 |
|
论文目录 |
|
致谢 | 第1-8页 | 摘要 | 第8-9页 | ABSTRACT | 第9-13页 | 插图清单 | 第13-14页 | 表格清单 | 第14-15页 | 第一章 大坝安全监测 | 第15-21页 | ·大坝安全综述及监测的意义 | 第15-18页 | ·大坝安全综述 | 第15-16页 | ·大坝安全监测的意义 | 第16-18页 | ·大坝安全监测分析方法的研究 | 第18-20页 | ·本文研究的主要内容 | 第20-21页 | 第二章 灰色系统理论和灰色模型 | 第21-42页 | ·灰色系统理论 | 第21-25页 | ·灰色系统理论的提出和发展 | 第21-22页 | ·灰色系统的基本原理 | 第22页 | ·灰色序列的生成 | 第22-23页 | ·灰色模型的建模特点 | 第23-24页 | ·灰色预测应用 | 第24-25页 | ·灰色模型处理位移监测数据的优点 | 第25页 | ·灰色模型的建立 | 第25-31页 | ·灰色 GM(1,1)模型 | 第26-28页 | ·灰色 GM(1,N)建模原理 | 第28-31页 | ·改进灰色 GM(1,N)模型 | 第31-34页 | ·改进灰色 GM(1,N)建模基本思想 | 第32页 | ·改进灰色 GM(1,N)模型 | 第32-34页 | ·灰色模型精度检验 | 第34-36页 | ·GM(1,N)模型及改进 GM(1,N)模型在工程实例中的应用 | 第36-42页 | 第三章 时间序列分析的基本原理 | 第42-55页 | ·时间序列的基本概念 | 第42-44页 | ·平稳时间序列 | 第42-44页 | ·白噪声 | 第44页 | ·时间序列数字特征 | 第44页 | ·时间序列常用模型 | 第44-46页 | ·自回归(AR)模型 | 第44-45页 | ·滑动平均(MA)模型 | 第45页 | ·自回归滑动平均(ARMA)模型 | 第45-46页 | ·时间序列的动态特性 | 第46-55页 | ·格林函数 | 第46-47页 | ·逆函数 | 第47-48页 | ·自相关函数 | 第48-52页 | ·偏相关函数 | 第52-55页 | 第四章 组合模型及其在工程实例中的应用 | 第55-68页 | ·时间序列模型的建立 | 第56-63页 | ·序列平稳性检验 | 第56页 | ·时间序列模型的模式识别 | 第56页 | ·ARMA 模型参数初估计 | 第56-58页 | ·ARMA 模型定阶 | 第58-59页 | ·ARMA 模型参数精估计 | 第59-62页 | ·ARMA 模型建模步骤 | 第62-63页 | ·ARMA 模型的预报 | 第63页 | ·组合模型在大坝位移监测中的应用 | 第63-68页 | 第五章 总结和展望 | 第68-70页 | 参考文献 | 第70-73页 | 攻读硕士期间完成的科研成果 | 第73-74页 |
|
|
|