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。     

BP神经网络在高层建筑沉降预测中的应用

利用人工神经网络强大的非线性映射和学习能力,提出了基于BP人工神经网络的建筑物沉降预测方法。以某实例工程1期～12期的沉降观测数据为基础,建立网络模型,并对13期～l6期实际观测值与预测值进行了比较,结果比较理想,从而验证了改进的BP人工神经网络对建筑物的沉降预测是可行的,且具有广阔的工程应用价值。     

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。     

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。     

小波神经网络在拦渣坝变形预测中的应用研究

针对单一模型很难准确预测拦渣坝变形大小的问题,介绍小波分析与神经网络有机结合的小波神经网络的基本原理,将其应用于某大型拦渣坝变形监测实例中,建立了拦渣坝变形预测的小波神经网络模型。通过将该模型与常规BP神经网络训练和预测结果的比较,可以看出小波神经网络在拦渣坝的变形预测中具有收敛速度快、预测精度高的特点。     

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。     

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 analysis,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。针对地铁监测数据非平稳性、非线性特征,首先,使用SSA方法提取数据序列中的趋势项与周期项,提高序列信噪比;其次,使用小波神经网络模型对趋势项与周期项分别进行预测与重构,得到最终的预测值。通过对地铁累计沉降量观测数据进行预测,结果表明相比单独的小波神经网络模型,SSA-小波神经网络模型的预测效果更佳稳定,且随着训练样本的增加,预测结果与实际情况更加符合。     

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。     

奇异谱分析在地铁沉降预测中的应用

地铁沉降受诸多因素干扰,其监测数据往往表现出非平稳、非线性特征.因此,首先利用奇异谱分析(SSA)方法提取监测数据的趋势项和周期成分,以削弱噪声、提高数据信噪比;然后利用BP神经网络分别对趋势序列与周期序列进行预测并重构,进而得到预测值.实验结果表明,相较于BP神经网络模型,SSA_BP神经网络模型的整体预测精度更高、...     

变形预测的小波神经网络模型改进

针对传统小波神经网络利用随机值作为网络初始参数时,存在网络收敛慢甚至不收敛的问题,该文提出了对网络初始参数进行自相关修正的优化方法,来提高小波神经网络的收敛速度。同时,该文利用了小波函数的降噪特性对原始数据进行预处理,以提高模型的预测精度。将这种改进的小波神经网络模型用于某地铁监测保卫区隧道内的水平位移预测。实验结果表明,改进后的小波神经网络收敛所需迭代次数显著减少,模型的预测精度也更加高。     

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。     

基于神经网络的变形预报方法研究

对BP,RBF,Elman 3种神经网络模型进行了简要概括,将其应用于实际工程案例中,经过多角度综合分析,验证了3种模型进行变形预报的可行性,同时得出对实际工程具有指导性意义的结论。     

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。     

回归分析和BP神经网络在地表沉降监测中的应用

采用回归分析法中的曲线拟合法和BP神经网络模型的数值处理方法,对比两种方法在预测地表沉降中的有效性和准确性,对提高信息预测的精度和准确度有着积极的作用。     

基于小波分析的神经网络在遥感测温数据拟合中的应用

将小波母函数嵌入人工神经网络的神经元,形成紧致型小波神经网络,该网络用于遥感测温的数据拟合中,可提升纯粹的BP神经网络的拟合精度。本文结合红沿河核电站无人机红外测温试验,对其采集的一组温度数据采用小波神经网络进行拟合。对实验数据进行了统计分析,结果表明:小波神经网络能保证拟合误差在很小的范围之内,并且优于BP神经网络。     

AFSA-BP神经网络在大坝变形预测中的应用

经典BP神经网络的初始权值和阈值随机给定,使得训练速度慢、网络易于陷入局部极值。引入具有强大全局搜索能力的人工鱼群算法(AFSA)优化BP网络的权值和阈值,建立了基于AFSA-BP神经网络的预测模型,并对大坝的实测资料进行了实证分析。与经典BP神经网络预测模型的预测结果比较表明:AFSA-BP神经网络模型不仅训练速度快,而且预测精度明显提高,是一种较好的大坝变形预测模型。     

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BP神经网络技术的区域短期地震预测模型研究

地震预测是一个世界性科学难题,特别是短期与临震预测的水平与社会需求相距甚远。论文在详细分析研究地震数据特征以及常规地震预测方法的基础上,提出了一种可以实现地震震级量化预测的新方法,此方法通过解算出地震参数和天文时变参数并建立地震预测模型,对未来预测周期内发生的最大地震震级进行量化预测。本文以实验区域为研究对象并选取6个月为预测周期,采用线性回归分析方法和常规BP神经网络方法进行研究。经回溯检验,其地震震级预测中误差分别为±0.78级和±0.61级,精度均有待提高。经过总结上述两种方法的优缺点,创新的提出了基于线性回归与神经网络技术的地震预测融合模型,回溯检验结果表明,融合模型的震级预测中误差为±0.41级,地震预测效果显著提高。     

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。