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　　【摘要】： 隨著我國經濟的快速發展,基礎建設也進入一個高峰期,深基坑開挖作為建筑工程的一部分是人們必須經常面對的一大課題。深基坑開挖必然要引起變形,基坑變形的監測和預測作為信息化施工最關鍵的環節,它也就成為深基坑工程施工設計重點解決的問題之一。然而,基坑變形預測是一個復雜的非線性問題,傳統的理論計算法以及目前常用的有限元法都不同程度地存在著局限性。如何能找到一種科學的、準確的用于深基坑變形預測的方法便具有了重大的工程實踐意義。 本文在前人研究的基礎上,詳細分析了實測數據分析法中的灰色系統(GM)模型及灰色馬爾可夫鏈(SCGM)模型的基本理論,并在此基礎上給出了相關的預測模型;本文在介紹人工神經網絡理論發展簡史以及其在工程中應用的基礎上,深入分析了人工神經網絡的結構、特征以及學習算法,并給出了用于基坑變形預測的BP神經網絡模型;最后針對同一工程實例,在MATLAB7.0實用工具箱的基礎上編譯三種理論方法的預測程序,通過選擇不同的控制參數段以及訓練函數來進行對比分析,從而說明人工神經網絡BP模型用于深基坑變形預測是可行的,能夠很好的預測變形的未來發展趨勢,而GM模型和SCGM模型在監測數據不太多以及安全控制要求嚴格的情況下可以作為一種輔助性的變形預測手段。 【關鍵詞】：變形預測BP網絡 灰色系統 灰色馬爾可夫鏈 深基坑工程
【學位授予單位】：天津大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2007
【分類號】：TU753
【DOI】：CNKI:CDMD:2.2008.186046
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 引言7-9
• 1.1.1 深基坑發展的概況7-8
• 1.1.2 基坑工程的特點8-9
• 1.1.3 基坑工程的基本技術要求9
• 1.2 研究及應用現狀9-11
• 1.3 本課題的主要工作11-13
• 1.3.1 本課題的確立及主要意義11
• 1.3.2 本課題的主要內容及技術路線11-13
• 第二章 灰色系統理論及灰色馬爾可夫鏈基本原理13-25
• 2.1 灰色系統理論的基本原理13-18
• 2.1.1 什么是灰色系統理論13-15
• 2.1.2 灰色系統GM 預測模型15-16
• 2.1.3 殘差序列建模16-18
• 2.2 灰色馬爾可夫鏈基本原理18-24
• 2.2.1 什么是馬爾可夫鏈18
• 2.2.2 馬爾可夫鏈的數學定義及性質18-21
• 2.2.3 傳統的馬爾可夫鏈預測方法21-23
• 2.2.4 灰色馬爾可夫鏈預測方法23-24
• 2.3 本章小結24-25
• 第三章 人工神經網絡的基本原理25-39
• 3.1 人工神經網絡的發展史25-27
• 3.2 人工神經網絡在深基坑中的應用27-29
• 3.3 BP 神經網絡的基本原理29-35
• 3.3.1 生物神經元簡介29-31
• 3.3.2 人工神經網絡結構31-33
• 3.3.3 BP 神經網絡結構及算法33-35
• 3.4 BP 基于MATLAB 的神經網絡訓練程序及說明35-38
• 3.4.1 MATLAB 神經網絡工具箱35-36
• 3.4.2 運用MATLAB 工具箱設計神經網絡的原則和過程36-38
• 3.5 本章小結38-39
• 第四章 各種理論方法在工程實例中的比較分析39-67
• 4.1 基坑變形監測39-41
• 4.1.1 基坑變形監測的基本要求39-40
• 4.1.2 監測數據預處理40-41
• 4.2 工程實例41-43
• 4.2.1 大連某深基坑工程概況41-42
• 4.2.2 地質概況42-43
• 4.3 理論方法應用分析43-65
• 4.3.1 灰色系統模型應用43-47
• 4.3.2 灰色馬爾可夫鏈的應用47-56
• 4.3.3 BP 神經網絡模型的應用56-64
• 4.3.4 預測結果比較64-65
• 4.4 本章小結65-67
• 第五章 影響預測效果的主要因素及選擇分析67-70
• 5.1 影響預測效果的主要因素67-68
• 5.1.1 影響預測效果的外因67-68
• 5.1.2 影響預測效果的內因68
• 5.2 預測方法選擇分析68-70
• 第六章 結論及展望70-73
• 6.1 主要結論70-71
• 6.2 今后研究的展望71-73
• 參考文獻73-76
• 發表論文和科研情況說明76-77
• 致謝77