基坑变形小波去噪及BP神经网络组合预测模型研究

以某市轨道交通1号线地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及BP神经网络预测模型的研究。首先采用小波阈值去噪方式对纵向观测线实际观测数据进行去噪处理,依据信噪比最高以及均方根最小判别原则进行判别,实验表明,小波1层分解、软阈值方式、sym4小波基函数、rigrsure阈值原则、scal=sln为最佳组合方式。然后,给出基坑变形小波-BP神经网络组合预测模型。最后对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与小波变换神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明小波变换神经网络预测模型预测精度最高。     

基坑变形小波去噪及PSO-BP神经网络预测模型研究

以地铁站基坑观测数据为例,开展了小波及粒子群优化的BP神经网络预计模型的研究。使用小波阈值去噪方法对实际观测时间序列进行去噪处理,对小波去噪前后的数据进行BP神经网络预测模型预测处理并与粒子群优化的BP神经网络预测模型预测数据进行对比分析,结果表明粒子群优化的BP神经网络预测模型预测精度较高。     

基于小波去噪的BP神经网络在变形监测中的应用

在变形监测领域中,对沉降数据的准确预测能够提前获悉检测对象的变形趋势,避免事故发生.原始监测数据普遍含有异常值,从而会对预测模型精度造成一定影响,降低预测结果的准确性.以BP(Back Propagation)神经网络为基础,采用小波去噪的方式针对剔除和插补原始数据中的异常值,分别建立去噪前后BP神经网络预测模型,并利用工程实例对预测模型精度进行分析.结果表明,小波去噪后的BP神经网络预测模型相比去噪前精度有所提升,精度更高,能够更为准确地反映监测对象的变形趋势.     

桥梁变形数据小波去噪与PSO-BP神经网络预测

跨海大桥在运行期间因受自身因素以及飓风、海浪等多种外界因素的影响,桥梁变形表现为非线性变形.针对这种现象,本文以跨海大桥观测数据为例,使用小波理论进行去噪处理,对去噪后的数据分别建立BP神经网络预测模型以及POS-BP神经网络预测模型,并对比分析预测结果.结果表明:POS-BP神经网络预测模型预测精度更高.     

基于遗传算法的小波神经网络模型预测大坝变形

为了提高大坝变形的预测精度,提出一种基于遗传算法的小波神经网络模型。首先通过对BP神经网络隐含层神经元的替换,弥补了网络易收敛于局部极小点的缺陷,增强了函数逼近能力,进而建立了小波神经网络大坝预测模型;再利用该模型对大坝变形训练集进行学习,并运用遗传算法选取全局最优参数。该方法充分利用了小波神经网络强大的非线性预测能力和遗传算法的全局优化搜索功能,弥补了BP神经网络存在的理论缺点。将其与小波神经网络、BP神经网络进行比较,实验结果表明该方法具有更优的局部预测值、更高的全局预测精度,适用于复杂的大坝变形预测。     

基于小波去噪改进神经网络拱顶下沉预测研究

隧道拱顶下沉监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或者消弱随机误差的干扰,本文对实测数据进行小波去噪,使数据更真实性。针对传统BP神经网络预测精度差、收敛慢的问题,通过改进的BP神经网络对去噪的数据进行预测。实验结果表明,并与传统BP神经网络相对比,小波去噪的改进神经网络收敛速度加快,精度提高,预测效果显著提高,适用于拱顶下沉的预测研究。     

小波变换和BP神经网络模型在沉降变形 监测中的应用研究

变形预测在预报工程险情方面起着关键性的作用,针对施工中需及时、准确地预测变形的问题,本文利用小波变换原理对监测数据进行降噪处理,并采用BP神经网络分析不同训练样本下的预测效果和精度水平。实验结果表明:基于小波消噪后的BP网络模型,以连续的近期观测数据作为训练样本,对下期变形预测精度高,效果好,相对误差很小。因此,小波变换和BP神经网络模型在沉降变形监测工程中能作为预测研究与应用的参考。     

基于遗传算法的小波神经网络模型及其在地面沉降监控中的应用

介绍小波神经网络的基本原理,分析小波神经网络的特点和存在的问题,采用遗传算法对小波网络的学习算法进行改进,建立基于遗传算法的小波神经网络模型.对由于地下水位变化而引起的地面沉降进行分析和研究,并利用地面沉降的实测资料建立基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型与BP小波神经网络模型比较,具有拟合精度高和预测效果好等优点.     

小波神经网络模型在高层建筑物沉降预测中应用研究

为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,以及提高人工神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高层建筑物沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,将良好的时频局域化特性和神经网络理论的自学习功能相结合,建立高层建筑物的小波神经网络变形预测分析模型。通过实验数据对比分析,小波神经网络用于高层建筑物沉降预测数据处理中可以得到更好的预测效果,预测稳定性及预测精度较高。     

小波神经网络模型在高铁路基沉降预测中的应用研究

为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性,提高神经网络预测方法的稳定性,尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点,建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析,验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据,预测稳定性及预测精度较高。