某公路边坡的变形特征及混沌神经网络稳定性分析



某公路边坡的变形特征及混沌神经网络稳定性分析

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某公路边坡的变形特征及混沌神经网络稳定性分析

论文目录
摘要	第1-9页
ABSTRACT	第9-11页
第1章绪论	第11-23页
1.1 选题背景	第11-12页
1.2 研究目的和意义	第12页
1.3 国内外研究现状及发展趋势	第12-20页
1.3.1 人工神经网络应用的研究现状	第12-14页
1.3.2 边坡稳定性研究现状	第14-18页
1.3.3 熵在工程领域的应用研究现状	第18-20页
1.4 论文研究内容及技术路线	第20-23页
1.4.1 主要研究内容	第20页
1.4.2 研究技术路线	第20-23页
第2章边坡的变形特征	第23-35页
2.1 工程概况	第23-24页
2.1.1 工程基本情况	第23页
2.1.2 工程地质与水文地质条件	第23-24页
2.1.3 周边环境	第24页
2.2 边坡变形监测与变形特征	第24-32页
2.2.1 边坡监测	第24-26页
2.2.2 边坡变形特征	第26-32页
2.3 本章小结	第32-35页
第3章边坡变形的数值模拟	第35-43页
3.1 边坡支护结构体系概况	第35页
3.2 模型的建立	第35-36页
3.2.1 模型建立的基本条件	第35-36页
3.2.2 模拟参数	第36页
3.3 模拟结果分析	第36-40页
3.3.1 边坡水平位移模拟	第37-38页
3.3.2 边坡竖直位移模拟	第38-39页
3.3.3 模型合理性检验	第39-40页
3.4 本章小结	第40-43页
第4章边坡变形时间序列的K熵特征	第43-57页
4.1 边坡变形的非线性特点	第43-44页
4.2 边坡变形非线性特征的定量分析	第44-54页
4.2.1 相空间重构	第44-50页
4.2.2 K熵计算	第50-54页
4.3 本章小结	第54-57页
第5章基于混沌神经网络模型的边坡稳定性分析	第57-69页
5.1 人工神经网络	第57-61页
5.2 混沌神经网络模型的简介与应用	第61-64页
5.2.1 混沌神经网络模型	第61-63页
5.2.2 混沌神经网络模型的应用	第63-64页
5.3 改进的混沌神经网络模型	第64-67页
5.3.1 混沌神经网络模型的不足	第64-65页
5.3.2 改进的混沌神经网络模型	第65-67页
5.4 本章小结	第67-69页
第6章结论与展望	第69-71页
6.1 结论	第69-70页
6.2 展望	第70-71页
参考文献	第71-77页
攻读硕士学位期间发表的学术论文	第77-79页
致谢	第79-80页

本篇论文共80页，点击这进入下载页面。

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