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基于EEMD的GA-BPNN模型在大壩變形預報中的應用

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基于EEMD的GA-BPNN模型在大壩變形預報中的應用
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第1章 緒論第9-18頁
    1.1 研究背景和意義第9-10頁
    1.2 大壩安全監控模型的研究現狀第10-12頁
    1.3 本文主要研究內容第12-17頁
        1.3.1 研究內容第12-13頁
        1.3.2 技術路線第13-14頁
        1.3.3 工程概況第14-17頁
    1.4 論文組織結構第17-18頁
第2章 基于BPNN模型的大壩變形預報方法第18-31頁
    2.1 人工神經網絡理論概述第18-19頁
    2.2 人工神經網絡的基本原理第19-21頁
        2.2.1 人工神經元數學模型第19-21頁
        2.2.2 人工神經網絡結構及學習方式第21頁
    2.3 BP神經網絡的結構與算法第21-24頁
    2.4 基于BPNN模型的大壩變形預報研究第24-30頁
        2.4.1 大壩變形的影響因子第24-25頁
        2.4.2 大壩影響因子的篩選及預處理第25-26頁
        2.4.3 BP神經網絡的運算流程及參數設置第26-28頁
        2.4.4 BPNN模型算例分析第28-30頁
    2.5 本章小結第30-31頁
第3章 基于BPNN的大壩變形預報模型改進方法第31-38頁
    3.1 BPNN的改進方法第31-32頁
    3.2 遺傳算法的運算步驟及優化過程第32-34頁
    3.3 基于遺傳算法改進的BPNN模型的大壩變形預報研究第34-37頁
        3.3.1 GA-BP神經網絡的運算流程及參數設置第34-36頁
        3.3.2 改進的GA-BPNN模型算例分析第36-37頁
    3.4 本章小結第37-38頁
第4章 基于集合經驗模態的大壩變形數據預處理方法第38-42頁
    4.1 集合經驗模態分解的基本概念第38-40頁
    4.2 基于EEMD的大壩位移數據分解第40-41頁
    4.3 本章小結第41-42頁
第5章 EEMD組合模型在大壩變形預報中的應用第42-50頁
    5.1 基于EEMD組合模型的大壩變形預報研究第42-46頁
        5.1.1 EEMD組合模型的運算流程第42-43頁
        5.1.2 EEMD組合模型的算例分析第43-46頁
    5.2 各模型性能和精度比較第46-48頁
    5.3 本章小結第48-50頁
第6章 結論與展望第50-52頁
    6.1 本文總結第50-51頁
    6.2 工作展望第51-52頁
參考文獻第52-56頁
個人簡歷、申請學位期間參與的科研項目及發表的論文第56-57頁
致謝第57頁

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