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基于遗传神经网络的基坑位移反分析与预测
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 引言第10-11页
    1.2 反分析研究现状第11-13页
    1.3 基坑的变形预测研究现状第13-14页
    1.4 本文的研究内容第14-16页
第2章 理论基础第16-28页
    2.1 人工神经网络概述第16-18页
        2.1.1 神经网络基本原理第16-18页
        2.1.2 神经网络学习方法第18页
    2.2 BP神经网络第18-22页
        2.2.1 BP网络结构第19页
        2.2.2 BP算法第19-21页
        2.2.3 BP神经网络的不足第21-22页
    2.3 遗传算法的基本原理第22-24页
        2.3.1 遗传算法的基本操作第22-23页
        2.3.2 遗传算法的计算流程第23-24页
    2.4 遗传神经网络(GA-BP)的原理第24-25页
    2.5 正交设计与均匀设计的原理第25-26页
        2.5.1 正交设计第25-26页
        2.5.2 均匀设计第26页
    2.6 正交设计在参数敏感性分析中的运用第26-27页
        2.6.1 正交设计的敏感性分析原理第26-27页
    2.7 本章小结第27-28页
第3章 基于遗传神经网络基坑参数反分析第28-50页
    3.1 基坑土层力学参数反分析的数学模型第28-30页
        3.1.1 基于GA-BP网络的基坑参数反分析算法第29-30页
    3.2 Midas/gts NX有限元软件简介第30-31页
        3.2.1 本构模型介绍第30页
        3.2.2 Midas/gts NX的优点第30-31页
    3.3 工程实例第31-33页
        3.3.1 工程概况第31-32页
        3.3.2 水文地质条件第32页
        3.3.3 支护设计第32-33页
    3.4 基坑的建模与敏感性分析第33-36页
        3.4.1 参数敏感性分析第34-36页
    3.5 基于遗传神经网络的参数反分析第36-49页
        3.5.1 神经网络学习样本的构造第36-38页
        3.5.2 样本的归一化第38-39页
        3.5.3 神经网络的结构确定第39-43页
        3.5.4 遗传神经网络的参数优化反分析第43-46页
        3.5.5 土层参数反演后的数值分析第46-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第4章 基于遗传神经网络的基坑位移预测第50-64页
    4.1 工程概况第50-52页
        4.1.1 水文地质第50-51页
        4.1.2 基坑的支护设计第51页
        4.1.3 周边环境第51-52页
    4.2 BP神经网络的位移预测模型第52-63页
        4.2.1 训练样本的归一化第54-55页
        4.2.2 BP神经网络的实现第55-58页
        4.2.3 遗传算法的优化第58-62页
        4.2.4 优化后的结果分析第62-63页
    4.3 本章小结第63-64页
第5章 结论与展望第64-66页
    5.1 全文结论第64-65页
    5.2 展望第65-66页
参考文献第66-72页
攻读学位期间的科研成果第72-74页
致谢第74页

 
论文编号BS3106291,这篇论文共74
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