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