基于小波去噪的深基坑变形预测研究

基于小波去噪原理,对基坑变形数据小波去噪过程中的相关参数进行优化,对于去噪中的影响因素和作用规律研究有积极意义。利用最优小波去噪将原始监测数据分为趋势项序列和误差项序列,再利用BP神经网络对两序列加以预测,并与传统BP神经网络预测结果进行对比分析。结果表明:采用硬阈值取值和10层小波分解时的去噪效果最好,且通过去噪分离了原始数据的长期性和游离性,增加了数据的可预测性;并且由后期预测结果可知,小波神经网络预测精度要优于传统的BP神经网络预测,具有更高的可信度。