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第1章 绪论1

1.1 问题的提出1

1.2 国内外研究现状3

1.2.1 基坑工程环境影响机理3

1.2.2 基坑工程环境影响评价5

1.2.3 基坑工程环境影响控制6

1.3 存在的问题9

1.3.1 基坑工程的功能要求9

1.3.2 基坑工程的环境保护与处理相邻关系要求10

1.4 发展趋势11

第2章 基坑降水环境效应及作用机理12

2.1 基坑工程的岩土环境问题12

2.1.1 基坑周围地表沉降12

2.1.2 基坑支护结构的变形12

2.1.3 基坑失稳13

2.1.4 基坑突涌14

2.1.5 基坑隆起变形15

2.1.6 基坑施工中的环境污染16

2.1.7 基坑工程中的其他环境问题17

2.2 基坑降水方法18

2.2.1 明排降水19

2.2.2 轻型井点降水19

2.2.3 喷射井点降水20

2.2.4 电渗井点降水21

2.2.5 管井降水21

2.2.6 辐射井点降水21

2.2.7 自渗井点降水22

2.2.8 综合井点降水22

2.3 基坑降水环境影响机理23

2.3.1 基坑降水带来的环境问题23

2.3.2 基坑降水环境影响的原因分析24

2.3.3 地下水及地下水运动25

2.3.4 基坑降水水位计算理论28

2.3.5 固结沉降计算理论29

2.3.6 降水固结变形34

2.3.7 基坑降水引起地面沉降34

第3章 基坑降水环境影响评价36

3.1 环境影响评价的一般思路36

3.2 基坑降水环境影响评价指标体系37

3.2.1 评价指标体系的构建原则37

3.2.2 评价指标体系的构建方法37

3.2.3 指标量化及分级体系38

3.2.4 指标数据标准化处理40

3.2.5 评价单元划分41

3.3 环境影响评价方法42

3.3.1 地理信息系统（GIS）42

3.3.2 BP人工神经网络43

3.3.3 灰色系统理论44

3.3.4 模糊数学方法45

3.4 基于模糊数学的环境影响评价方法46

3.4.1 权重的确定46

3.4.2 模糊数学评价模型49

3.4.3 MTLAB数学模型51

3.5 基于支持向量机的环境影响评价方法51

3.5.1 支持向量机研究现状51

3.5.2 多类支持向量分类52

3.5.3 基坑降水环境影响评价53

3.5.4 支持向量机学习算法54

3.5.5 支持向量机基坑降水环境影响评价结果55

3.6 基于BP神经网络的环境影响评价方法55

3.7 三种评价方法的对比分析57

第4章 基坑降水地面沉降预测58

4.1 地面沉降机理及危害58

4.1.1 地面沉降现状58

4.1.2 地面沉降的危害59

4.1.3 地面沉降的成因机制和形成条件60

4.1.4 地面沉降研究存在的问题63

4.2 基坑降水引起地面沉降的影响因素分析65

4.2.1 SPSS简介65

4.2.2 相关分析66

4.3 基坑降水地面沉降预测方法73

4.4 基于BP神经网络的基坑降水地面沉降预测模型75

4.4.1 BP神经网络原理75

4.4.2 建立BP神经网络地面沉降预测模型78

4.5 基于支持向量机的基坑降水地面沉降预测模型81

4.5.1 支持向量机原理81

4.5.2 建模数据的选取84

4.5.3 核函数的选取84

4.5.4 参数的选择85

4.5.5 结果分析85

4.6 三种预测模型效果比较86

第5章 基坑降水地面沉降控制标准88

5.1 基坑降水地面沉降控制方法88

5.1.1 基坑降水设计阶段地面沉降控制88

5.1.2 基坑降水施工监测环节地面沉降控制93

5.2 基坑降水地面沉降控制标准95

5.3 基坑降水地面沉降监测与防治98

5.3.1 基坑降水地面沉降监测98

5.3.2 基坑降水地面沉降防治101

第6章 基坑降水工程实例应用分析103

6.1 基坑降水地面沉降预测模型的应用103

6.1.1 工程概况103

6.1.2 降水方案104

6.1.3 地面沉降预测105

6.2 基坑降水环境影响评价方法的应用106

6.2.1 工程概况106

6.2.2 基坑设计及施工监测108

6.2.3 环境影响评价109

参考文献111