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第1章　绪论1

1.1　工程的变形监测分析与预报的进展1

1.2　本书的主要内容4

第2章　变形监测分析与预报的基础理论6

2.1　基础知识6

2.2　变形监测方案设计11

2.3　变形监测方法和自动化16

2.4　变形监测数据处理23

2.5　变形监测资料整理及成果表达和解释38

2.6　实例分析46

第3章　变形分析的系统论方法51

3.1　系统科学基本理论51

3.2　变形分析与预报的系统论原理52

3.3　变形体系统研究的动力学方法58

3.4　根据监测资料计算非线性动力学特征80

3.5　变形体系统的运动稳定性分析84

3.6　变形体系统失稳的突变模型89

3.7 自组织临界模型95

3.8　数据处理的组合方法99

第4章　变形模型的拓扑约束识别105

4.1 引言105

4.2　聚类分析相似性测度105

4.3　变形模型及其检验106

4.4　变形模式的拓扑约束识别108

4.5　拓扑约束识别中多传感器观测数据的应用114

4.6　应用说明116

4.7　应用实例120

第5章　变形驱动力反演128

5.1 引言128

5.2　弹性力学基本方程129

5.3　弹性力学平面问题的有限单元法130

5.4　基于弹性力学平面问题的变形驱动力反演134

5.5　基于弹性力学空间问题的变形驱动力反演140

第6章 自适应卡尔曼滤波146

6.1　卡尔曼滤波基本模型146

6.2 自适应卡尔曼滤波148

6.3　卡尔曼滤波在测量和变形分析中的应用149

第7章　变形的时序分析和频谱分析法155

7.1　时间序列分析法的基本理论155

7.2　时间序列与灰色系统组合模型163

7.3　频域分析方法168

7.4　变形动态响应分析170

7.5　变形时序分析的应用实例171

第8章　变形预报的人工神经网络法174

8.1　概述174

8.2　BP网络及其训练算法178

8.3　BP网络拓扑结构设计182

8.4　相似相关系数法确定BP网络结构186

8.5　主成分法确定BP网络结构189

8.6　大样本法确定BP网络结构191

8.7　训练样本的质量对BP网络推广能力的影响193

8.8　BP网络的推广能力及网络性能的评估196

8.9　BP网络的改进算法分析199

8.10　BP网络的智能训练算法204

第9章　变形预报神经网络专家系统210

9.1　概述210

9.2　神经网络与专家系统集成的方法217

9.3　神经网络专家系统的结构220

9.4　神经网络专家系统的功能模块设计222

9.5 神经网络专家系统的规则抽取225

第10章　小波理论及小波滤波去噪方法232

10.1　从傅里叶变换到小波分析232

10.2　小波变换236

10.3　小波分解与重构242

10.4　常用小波函数246

10.5　小波分解与重构法去噪252

10.6　非线性小波变换阈值法去噪257

10.7　小波函数的选取与去噪效果270

10.8　小波滤波去噪其它方法287

10.9　小波滤波去噪效果评价指标289

第11章　小波多尺度变形分析建模291

11.1　小波多尺度概述291

11.2　观测序列小波多尺度变换特征分析293

11.3　小波多尺度傅里叶时频分析296

11.4　小波多尺度自回归建模301

11.5　小波滤波模型303

第12章　小波神经网络变形预测313

12.1　小波神经网络理论313

12.2　小波神经网络变形预测模型及应用315

第13章　粗糙集理论及其在边坡破坏模式中的应用319

13.1　粗糙集理论319

13.2　边坡变形破坏地质工程模型326

13.3　基于粗糙集理论的边坡变形破坏地质工程模型判别339

第14章　基于粗糙集理论的边坡稳定性预测349

14.1　边坡稳定性评价预测模型349

14.2　边坡稳定性粗糙集神经网络预测355

第15章　非线性问题及其在变形分析中的应用368

15.1　概述368

15.2　非线性参数模型的估计方法369

15.3　非线性非参数模型的估计方法371

15.4　非线性半参数模型的估计方法374

15.5　变形分析中的非线性问题及应用378

第16章　变形监测分析与预报的发展展望381

16.1　工程的变形监测技术的发展展望381

16.2　工程的变形分析和预报的发展展望383

16.3　工程安全监测、分析与预报综合信息系统386

参考文献387

后记393