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。     

遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的应用

利用遗传算法的全局寻优特性,与小波神经网络相结合,建立遗传小波神经网络模型,并将其运用于高铁沉降预测,通过与BP神经网络、小波神经网络在高铁沉降预测的实验对比分析,结果表明遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的稳定性更好、精度更高。     

小波神经网络在隧道施工沉降预测中的应用

为了尽量减小由隧道开挖引起的地面沉降而带来的风险,需要在隧道施工过程中可靠地预测地表的变形量。该文采用改进的方法来选择平移和伸缩因子的初始值,利用小波神经网络分析预测隧道施工中的地表沉降量,并在预测中考虑了地表平均压力、盾构机平均穿透深度、填充泥浆度等外界因素对地表沉降的影响。结果表明,利用改进的方法来选择初始的平移和伸缩因子,提高了函数的逼真性能,并减小了估计误差。     

改进的小波神经网络在沉降预测中的应用

针对BP神经网络预测方法的稳定性较差,提出运用增加动量项的小波神经网络方法,进行沉降预测,并选出最优的隐含层节点数目,结合某高铁路基沉降监测数据进行实验分析。实验表明,该方法实际可行,稳定性较好并且预测精度高。     

小波神经网络在高铁路基变形分析中应用研究

路基是高速铁路的轨道基础,是整个线路结构中最为薄弱的环节,对线路的平顺性、稳定性特别敏感,加强对高铁路基的沉降变形分析是确保路基工程施工质量和保障运营安全的重要环节。引入小波神经网络组合模型应用到高铁路基的沉降变形分析中,通过工程实例分析表明,小波神经网络组合模型预测精度较BP神经网络模型高,在高铁路基的沉降变形分析中具有更好的优越性和应用效果。     

小波分析法高铁沉降变形预测

针对传统高速铁路沉降变形预测模型未对观测数据采取合适方法进行预处理,从而导致变形量被误差所污染的问题,该文提出了利用小波分析对监测序列进行去噪处理后,再运用自回归模型进行建模预测变形量。通过高铁实测数据验证得出,采用小波去噪后利用自回归模型建模预测的精度更高,更符合实际情况,便于实时掌握高铁变形规律,并进行合理决策。     

基于小波去噪的灰色Verhulst模型在高铁路基沉降预测的应用

高铁路基需严格控制工后不均匀沉降。鉴于高铁路基沉降预测值精度受观测噪声和预测拟合函数的影响,本文提出了基于小波函数去噪,对去噪数据进行灰色Verhulst模型预测的方法,并阐述了高铁路基沉降预测评价方法。通过工程实例对比分析了去噪灰色Verhulst模型、GM(1,1)模型、双曲线模型在沉降数据处理中的拟合精度和预测精度。结果表明:GM(1,1)模型拟合精度高,预测精度低,不适用于长期预测;双曲线法预测精度最低,预测曲线不包含路基饱和发展过程;小波去噪灰色Verhulst模型符合高铁路基沉降规律,预测精度高,可以广泛用于路基沉降预测。     

小波时间序列分析在高铁沉降变形中的应用

采用小波时间序列预测模型,建立基本思想和实现步骤,结合某高铁沉降监测数据,利用db3小波对原始数据进行去噪,在此基础上,建立了AR(2)模型,与运用时间序列方法所求出的预测值,进行比较分析,结果表明,采用小波时间序列预测模型,求出的预测值精度更高,具有很强的实用性。     

高速公路路基沉降预测的神经网络模型

软土地基的沉降控制是保证高速公路建设质量的一个关键技术.论文主要介绍了一个对高速公路路基沉降进行预测的神经网络模型.对神经网络的BP算法进行了改进,提高了BP算法的学习收敛速度和网络性能的稳定性.神经网络法预测路基沉降的难点之一是合适的训练样本构造问题,论文提出了新颖独特的“训练样本”构造方法,且应用效果良好.利用路基沉降量实测资料直接建模,采用BP网络计算的改进算法,可较为准确地预测大约4个月之后的沉降量,预测值与实测值吻合较好.     

组合模型在高铁软土路基沉降预测中的应用

提出以误差平方和为最小和、误差绝对值和为最小的三点法-灰色GM(1,1)模型的组合预测方法,兼顾泊松曲线法和Asaoka法。结合实例,验证了组合模型在软土路基沉降预测中的可行性,为今后高速铁路软土路基沉降预测提供了更多的参考和借鉴。     

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...     

基于小波神经网络在滑坡变形监测预报中的应用

小波理论和神经网络的结合是小波分析在融入过程中产生出的一种新的神经元模型。通过隐含层中激励函数的选择,节点的确定,全面分析小波基函数的选取原则,形成新的预报模型,通过实例验证预报模型的可行性,并对对小波神经网络(WNN)在变形预报中的优点和收敛性进行总结。     

改进BP神经网络模型在索塔变形预测中的应用

通过分析温度、风速气压、日照和拉索拉力等因素,建立函数关系模型,结合南京长江五桥钢壳-混凝土索塔变形监测实例,采用基于小波阈值去噪、岭回归、BP神经网络的多算法组合模型,进行不同组合算法的实验,预测索塔监测点的坐标,与全站仪观测的索塔变形数据进行比较,得到小波-岭回归-BP神经网.     

基于小波滤波的神经网络变形预测

运用小波滤波的的优越性,消除数据噪声,使数据更加的接近真实的数据和更具规律性,有利于我们对数据发展趋势的预测。对消噪后的数据,利用BP神经网络强大的学习能力建立预测网络。在建立网络时,输入样本为监测k时段序列k和第k-1时段变形量与再k-2时段变形量之差组成的二维向量,目标样本为小波滤波后的变形量。并与GM（1,1）。模型和回归模型进行了对比。     

模糊神经网络在变形分析与预报中的应用研究

研究了模糊神经网络的网络建模,提出了单点建模、分组建模和整体建模3种建模方法,为变形分析和预报提供了新思路。结合滑坡变形实例,指出了模糊神经网在工程变形分析和预报中的可行性。