基于小波神经网络GPS高程拟合的应用研究

从GPS高程拟合的现状入手,简单介绍GPS高程拟合的一些方法,重要阐述小波神经网络在GPS高程拟合中的应用,并把具体工程实例的拟合结果与二次曲面拟合和标准BP神经网络拟合的结果相比较。证明了小波神经网络应用于高程拟合是可行的,而且具优势。     

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.     

合肥市需水预测遗传小波神经网络模型研究

本文将小波分析与BP人工神经网络相结合,并使用遗传算法优化神经网络,建立起遗传算法优化的小波神经网络———遗传小波神经网络。从合肥城市需水密切相关的14个社会经济指标中,筛选出主要的影响因子,根据长时间序列数据,构建了城市水资源需求量预测模型。通过遗传小波神经网络和传统BP的网络训练输出效果比较,表明该预测模型收敛速度较快,对神经网络的性能优化有明显效果,拟合精度较高,泛化能力较好,对城市需水预测能取得较好的效果。     

BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨

神经网络算法一直是国内外研究的热点问题,BP神经网络算法具有更小的模型误差,因此,被广泛应用于GPS高程拟合。本文通过对同一区域GPS高程拟合的应用探究,运用迭代运算对比BP神经网络算法与多项式拟合数据,从而证明BP神经网络在一定条件下具有更高的精度,更加突出了BP神经网络算法的实用性。     

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。     

BP小波神经网络在地铁隧道变形分析中的应用

利用小波分析能够逼近非线性连续函数和良好的局部化特性对BP神经网络模型进行改进。结合BP神经网络的非线性映射和容错性等优点,将小波分析和BP神经网络相结合,并将其应用于变形监测的数据分析处理。本文通过BP神经网络模型和BP小波神经网络模型分别对样本数据进行分析处理,并对结果进行对比,验证BP小波神经网络模型的优越性。     

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。     

小波神经网络在桥梁变形预测中的应用

针对BP网络容易导致局部极小、不收敛的问题,提出了用小波神经网络拟合并预测大桥位移与其原因之间非线性关系的方法。提出了小波神经网络隐含层节点数的确定方法,该法可以确定网络隐含层最优节点数;小波神经网络具有良好的局部特性、较强的学习能力和任意函数逼近能力,实现了大桥变形的精确拟合及预测。实测结果表明:所提算法经过训练不仅可以准确拟合大桥位移曲线,而且预测精度较高,各项指标均优于BP网络。     

多项式曲面拟合和BP神经网络GPS高程拟合方法的比较研究

为了研究不同GPS高程拟合方法的拟合精度及差异性,选择二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法进行比较研究.对已知数据进行分组,采用二次多项式曲面拟合法和BP神经网络法分别对各组数据进行处理、分析,计算精度指标,比较拟合点的分布、拟合点的数量和拟合方法对精度的影响.试验算例表明采用相同方法时拟合点的数量越多、分布越均匀拟合精度越高;在点的数量相同且较多,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度高于二次多项式曲面拟合法;在点的数量相同且较少,分布都相对均匀的前提下,BP神经网络法拟合的精度低于二次多项式曲面拟合法.     

BP神经网络拟合区域似大地水准面的应用分析

针对区域重力似大地水准面与GPS/水准数据可能受系统误差影响而降低计算精度的问题,采用BP神经网络拟合区域似大地水准面,削弱系统误差等因素影响,提高区域似大地水准面的拟合效果。分析BP神经网络进行区域似大地水准面拟合的局限性。使用不同区域范围的数据进行验证,结果表明BP神经网络在控制区域内能够较好地逼近实际似大地水准面,而在区域之外具有较差的外推能力。     

小波分解AR-BP网络模型在大坝垂直位移预测中的应用

针对大坝内部垂直位移数据序列不仅具有周期性、平稳性,且在频域上存在高、低频,显著的多尺度等特性,本实验利用多尺度小波分析的原理与方法对数据序列进行分解,对低频序列和高频序列分别建立AR模型和BP神经网络模型并进行预测,最后叠加各个序列的预测值,得到数据序列的预测结果。该方法适用于大坝垂直位移的预测,结果与自回归模型及单BP神经网络模型相比,该模型具有更高预测精度。     

利用小波神经网络的GPS高程转换

介绍小波神经网络的基本结构及学习算法,并应用于GPS大地高转换为正常高。结合实际工程数据,与BP神经网络作比较分析,因小波网络较强的非线性使得它泛化性能更好,收敛速度更快,经实例论证,在同等条件下,小波神经网络方法用于GPS高程转换的精度优于BP神经网络,且其精度可满足常规工程需要,具有一定实用价值。     

BP神经网络在局部似大地水准面精化的应用

针对高程拟合中的模型误差问题,采用BP神经网络方法进行拟合,可以减小模型误差,提高似大地水准面的精化精度。在焦作市局部似大地水准面精化算例中,BP神经网络高程拟合取得了良好的效果。     

基于RBF神经网络的GPS高程拟合方法的研究

GPS高程拟合一直是工程应用中的一个研究热点,其中神经网络拟合方法得到了广泛的应用。本文利用RBF神经网络模型进行GPS高程拟合实验,主要针对模型中隐含节点数和最佳SPREAD值的确定进行实验研究,并利用MATLAB神经网络工具箱实现了GPS高程拟合。同时,将RBF神经网络拟合结果与BP网络拟合结果进行对比分析,结果表明,RBF网络拟合效果要优于BP网络,得到的拟合精度要高。     

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。     

基于改进BP神经网络的GPS高程拟合方法

BP神经网络用于GPS高程拟合时存在收敛速度慢,受初始值选取影响大和易陷入局部极大值的问题。本文提出一种改进的BP神经网络高程拟合方法,将模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)引入BP神经网络模型,利用模拟退火算法的全局寻优能力对BP神经网络的初始值进行选择,同时优化神经网络的各层神经元之间的连接权值和阈值,提高BP神经网络拟合法的拟合精度、收敛速度和推广泛化能力。最后结合实际算例对所提方法的拟合性能进行验证,结果表明利用模拟退火算法改进的BP神经网络进行高程拟合是可行且有效的,拟合结果优于传统BP神经网络法。