基于支持向量回归的地铁深基坑地表沉降预测

目录

声明

1 绪 论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究目的

1.1.3 研究意义

1.2 国内与国外研究现状

1.2.1 国内外深基坑地表沉降预测研究现状

1.2.2 国内外支持向量回归研究现状

1.2.3 研究现状总结

1.3 研究内容和方法

1.3.1 研究内容

1.3.2 研究方法

1.4 研究创新点和技术路线

1.4.1 研究创新点

1.4.2 研究技术路线

2 地铁深基坑地表沉降预测方法

2.1 地铁深基坑特点

2.2 地铁深基坑地表沉降预测方法

2.2.1 传统预测方法

2.2.2 时间序列预测方法

2.2.3 灰色系统模型预测

2.2.4 BP神经网络模型预测

2.2.5 支持向量回归模型预测

2.3 支持向量回归

2.3.1 支持向量回归形式

2.3.2 线性支持向量回归

2.3.3 非线性支持向量回归

2.3.4 支持向量回归的算法的基础

2.3.5 ε-SVR回归算法

2.4 本章小结

3 地铁深基坑地表沉降评价指标体系

3.1 地铁深基坑地表沉降影响因素分析

3.1.1 水文地质因素

3.1.2 地铁深基坑设计因素

3.1.3 地铁深基坑施工因素

3.1.4 地铁深基坑周边环境因素

3.1.5 地铁深基坑地表沉降影响因素总结

3.2 地铁深基坑地表沉降评价指标体系的建立

3.2.1 地铁深基坑地表沉降影响因素相对重要性调查

3.2.2 地铁深基坑地表沉降各层次权重值

3.2.3 地铁深基坑地表沉降评价指标体系

3.3 地铁深基坑地表沉降评价体系量化标准

3.3.1 地铁深基坑地表沉降评价体系量化标准表

3.3.2 地铁深基坑地表沉降评价指标体系的量化标准

3.4 本章小结

4 某地铁深基坑地表沉降预测模型及应用

4.1 某地铁深基坑工程概况

4.2 支持向量回归模型的参数及其赋值

4.3 支持向量回归模型的建立

4.3.1 支持向量回归的相关参数确定

4.3.2 预测模型程序设计

4.4 线性与非线性SVR模型的预测结果及对比研究

4.3.1 监测点CD9-3的非线性与线性SVR预测比较

4.3.2 监测点CD9-4的非线性与线性SVR预测比较

4.3.3 监测点CD9-5的非线性与线性SVR预测比较

4.3.4 监测点CD9-6的非线性与线性SVR预测比较

4.3.5 支持回归模型预测结果对比分析

4.5 本章小结

5 结论与展望

5.1 主要结论

5.2 研究的不足与展望

致谢

参考文献

附录《地铁深基坑地表沉降影响因素相对重要性调查问卷》