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基于BP神经网络的预应力混凝土管桩质量预测研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-6页 | | Abstract | 第6-9页 | | 第1章 绪论 | 第9-17页 | | ·研究背景 | 第9-11页 | | ·预应力混凝土管桩概述及特点 | 第11-14页 | | ·预应力混凝土管桩概述 | 第11-12页 | | ·预应力混凝土管桩特点 | 第12-14页 | | ·预应力混凝土管桩国内外研究现状 | 第14-16页 | | ·单桩竖向承载力研究现状 | 第14-15页 | | ·桩身完整性研究现状 | 第15-16页 | | ·本文研究的内容、方法及创新点 | 第16-17页 | | 第2章 预应力混凝土管桩质量影响因素分析 | 第17-26页 | | ·预应力混凝土管桩承载机理 | 第17-18页 | | ·桩侧阻力分析 | 第17-18页 | | ·桩端阻力分析 | 第18页 | | ·预应力混凝土管桩质量预测指标 | 第18-20页 | | ·单桩竖向极限承载力 | 第18-19页 | | ·桩身完整性 | 第19-20页 | | ·单桩竖向承载力特征值影响因素分析 | 第20-24页 | | ·桩周土层因素分析 | 第20-21页 | | ·桩体因素分析 | 第21-22页 | | ·施工因素分析 | 第22-23页 | | ·时间和空间效应影响因素分析 | 第23-24页 | | ·桩身完整性影响因素分析 | 第24-25页 | | ·本章小结 | 第25-26页 | | 第3章 基于BP 神经网络的预应力混凝土管桩质量预测模型的建立 | 第26-41页 | | ·神经网络求解质量预测问题的可行性 | 第26-28页 | | ·人工神经网络基本理论 | 第28-30页 | | ·误差反传神经网络（BP） | 第30-33页 | | ·BP 神经网络的概述 | 第30-31页 | | ·BP 算法的步聚 | 第31-33页 | | ·预应力管桩质量预测指标体系的确定 | 第33-36页 | | ·质量预测指标体系 | 第33页 | | ·质量预测指标的灰色关联度分析 | 第33-36页 | | ·预应力混凝土管桩质量预测模型建立 | 第36-40页 | | ·资料的收集 | 第36-37页 | | ·样本信息的预处理 | 第37-38页 | | ·初始权值的设计 | 第38页 | | ·BP 神经网络模型的确立 | 第38-40页 | | ·网络的学习和检验 | 第40页 | | ·本章小结 | 第40-41页 | | 第4章 预应力混凝土管桩质量预测模型实例分析 | 第41-52页 | | ·样本采集 | 第41-43页 | | ·数据处理 | 第43-44页 | | ·模型预测 | 第44-51页 | | ·BP 神经网络结构及参数的选取 | 第44-45页 | | ·神经网络的训练 | 第45-46页 | | ·BP 神经网络模型预测结果 | 第46-47页 | | ·结果对比分析 | 第47-51页 | | ·本章小结 | 第51-52页 | | 结论与展望 | 第52-54页 | | 致谢 | 第54-55页 | | 参考文献 | 第55-58页 | | 作者简介 | 第58页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58-59页 |
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论文编号BS291830，这篇论文共59页
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