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。     

结合Kalman滤波与小波神经网络的沉降形变监测

高速铁路隧道工程监测点沉降曲线具有小沉降、大波动的特点,沉降变形数据中存在大量随机噪声,将影响沉降变形分析的准确性。将Kalman滤波应用于高铁隧道沉降变形数据预处理,对沉降变形数据进行去噪,再利用小波神经网络对去噪后的沉降变形数据进行预测分析,从而提高单一小波神经网络的预测精度。通过工程实例分析表明,结合Kalman滤波的小波神经网络预测精度优于单一小波神经网络,具有更好的应用价值。     

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。     

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。     

SSA-小波神经网络支持下的地铁沉降变形预测

沉降变形监测中,研究如何对监测的沉降数据进行处理,预测沉降量,对可能出现的安全隐患做出预判有着很重要的实际意义.本文基于神经网络模型、小波分析和奇异谱分析(singular spectrum anal-ysis,SSA)的相关理论,构建起SSA-小波神经网络变形预测模型,并将模型应用于地铁工程沉降预测中.针对地铁监测数...     

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。     

灰色-小波神经网络支持下对地铁工程沉降变形的预测

变形监测是安全化工程施工和管理的重要内容，贯穿于项目的设计、施工和运行，对监测的沉降数据进行处理，并预测沉降量，提前对工程作出安全预警，有很重要的实际意义。本文基于GM（1，1）灰色模型、小波分析和神经网络结合的相关理论，借助Matlab软件编程，建立了灰色-小波神经网络变形预测网络模型。结合工程实例，将建立的变形预测网络模型应用于累积沉降量观测数据，结果表明组合模型具有很稳定的预测效果，比单独的GM（1，1）灰色模型预测准确度高，且训练样本越多，预测越符合实际情况。     

基于神经网络的组合模型在基坑沉降预测中的应用研究

通过对基坑沉降发展规律及其沉降曲线特点进行的研究,在多种S型单项预测模型基础上引入了组合预测的思想,本文先用4种S型增长曲线模型分别对基坑开挖周边地表沉降值进行拟合和预测,然后基于各单一模型预测数值通过神经网络进行组合建立组合模型进行预测。通过实例,对模型的预测结果进行了分析和检验,证明了在沉降变形分析中应用此组合预测法的可行性。     

神经网络与灰色理论联合模型在地铁沉降预测中的应用

地铁路基的过量沉降或不均匀沉降将导致线路运营条件的恶化,乘客舒适度降低,甚至危及行车安全。因此对路基工程后期的沉降控制和预测随着运营速度的提高而愈加急迫。根据某段地铁线路路基的实际沉降观测数据,将神经网络与灰色系统进行串联型结合:即先利用BP神经网络插值方法将不等时距的实测沉降数据序列转化为等时距数据序列,进而利用转化的等时距沉降序列依据灰色GM(1,1)模型对荷载稳定时间内的路基沉降进行预测。实验结果表明,该方法具有较高预测精度。     

Kalman滤波在高铁桥梁变形预测分析中的应用

针对高速铁路桥梁架梁后许多沉降变形点沉降量级较小,变形曲线呈现＂小量级,大波动＂特点,观测数据中可能存在大量的随机噪声,对沉降变形分析产生干扰,影响预测结果的可信度,本文将Kalman滤波引入到高速铁路桥梁变形分析数据预处理中,建立基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型。通过应用实例分析表明,基于Kalman滤波的动态模糊神经网络模型的预测精度有所改善,具有一定的优势。     

基于GA-BP神经网络的高铁线下工程沉降预测模型

结合遗传算法与BP神经网络模型,介绍GA-BP模型的基本原理,建立高速铁路线下工程遗传BP神经网络沉降预测模型,并探讨模型精度的影响因子。通过实例分析表明GA-BP模型具有预测精度高、收敛速度快的特性,进而验证GA-BP模型在高速铁路线下工程沉降预测评估中的科学实用性。     

GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法研究

以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。     

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。     

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.     

基于小波神经网络的某边坡预测研究

边坡地表位移监测是滑坡安全监控中的重要内容,对监测资料进行及时、合理、有效的分析,获取滑坡变形规律和安全状况是滑坡监测的重要工作之一。文中将基于BP算法的小波神经网络预测模型引入变形监测预报中,对工程实例进行预测。结果表明小波神经网络预测可以取得良好的效果,且自适应预测能力较强。     

基于小波分析的灰色-神经网络组合模型在大坝变形预测中的应用

监测序列经小波分解后可以得到各层分量。对低频分量采用灰色GM(1,1)模型进行建模预测,对高频分量采用BP神经网络进行建模预测,最后将各分量进行小波重构,得到监测序列的预测值。将预测值分别与没有进行小波分解直接用GM(1,1)模型预测的值和经小波分解的低、高频系数都采用GM(1,1)模型预测的值进行对比,发现经小波分解的灰色-神经网络组合模型预测精度更高。