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。     

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。     

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。     

遗传小波神经网络在变形预报中的应用

目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果;并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势。     

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。     

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、...     

高速铁路桥梁沉降预测模型的对比分析

介绍高速铁路桥梁沉降变形的规律及沉降预测的判定标准,结合某高速铁路桥梁沉降观测资料,分别用规范双曲线法、修正双曲线法、三点法、Asaoka法和GM(1,1)法进行计算分析,通过比较预测沉降量与实测沉降量的残差并计算各模型的曲线回归相关系数,对比得出适用于高速铁路桥梁沉降预测的方法。     

高铁桥墩沉降预测模型的研究及应用

分析高铁的沉降观测数据,评价其安全状况至关重要。采用基因表达式编程(GEP)算法,将某高铁桥墩的沉降观测数据建立预测模型,并与GM(1,1)模型、灰色线性回归模型及BP神经网络模型进行对比分析。结果表明,基于GEP的方法建模更加便捷,预测精度更高,能有效进行变形分析。     

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。     

高速铁路路基沉降预测模型的研究

根据高速铁路沉降小量级、大波动的数据特点,针对路基的沉降结合实例探索出与之相适应的高精度、高稳定性的沉降预测方法,为今后高速铁路路基的沉降预测提供参考和借鉴。     

基于遗传算法的小波神经网络模型预测大坝变形

为了提高大坝变形的预测精度,提出一种基于遗传算法的小波神经网络模型。首先通过对BP神经网络隐含层神经元的替换,弥补了网络易收敛于局部极小点的缺陷,增强了函数逼近能力,进而建立了小波神经网络大坝预测模型;再利用该模型对大坝变形训练集进行学习,并运用遗传算法选取全局最优参数。该方法充分利用了小波神经网络强大的非线性预测能力和遗传算法的全局优化搜索功能,弥补了BP神经网络存在的理论缺点。将其与小波神经网络、BP神经网络进行比较,实验结果表明该方法具有更优的局部预测值、更高的全局预测精度,适用于复杂的大坝变形预测。     

基于小波去噪的高铁沉降预测模型研究

以武汉市某高铁的沉降观测数据为基础,对小波去噪前后的观测数据分别采用非线性曲线拟合模型和时间序列分析模型进行建模预测,并与实测数据进行比较分析.结果表明,观测数据经小波去噪后再进行建模分析,两种方法的预测精度都有很大改善,对高铁沉降变形预报有一定的实用价值.