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

论文摘要

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。

论文目录

• 0 引言
• 1 小波消噪
• 2 BP神经网络
• 3 小波消噪和BP神经网络预测
•   3.1 预处理
•   3.2 BP神经网络预测参数
• 4 结论与讨论
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郑云云,陈姗姗,胡勇

关键词: 变形监测,小波消噪,网络模型,预测精度

来源: 测绘与空间地理信息 2019年02期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 建筑科学与工程,自动化技术

单位: 重庆市国土资源和房屋勘测规划院,重庆市土地利用与遥感监测工程技术研究中心,国家遥感应用工程技术研究中心重庆分中心,重庆市渝中区国土资源管理分局

基金: 重庆市国土房管局2016年科技计划项目(KJ-2016001),住房和城乡建设部科技项目(2016-k8-054)资助

分类号: TP183;TU196.2

页码: 101-103+107

总页数: 4

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