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相似文献
 共查询到17条相似文献,搜索用时 687 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
运用小波理论和神经网络理论不同结合方法建立地表变形预测模型。文中先建立了较为普遍的松散型的小波去噪神经网络模型和紧致型的小波神经网络模型,分析了小波去噪和BP神经网络的隐含层节点数选取过程。基于实测数据分析可得:三种模型的预测效果较单一的BP神经网络预测效果更好;基于小波变换的神经网络预测模型的平均绝对百分比误差为0.15,优于另两种模型的预测精度。  相似文献   

5.
李超  王腾军 《测绘通报》2012,(Z1):191-193
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。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
小波神经网络在桥梁变形预测中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   

8.
合肥市需水预测遗传小波神经网络模型研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

9.
黄永红  徐勇 《测绘工程》2012,21(2):61-63
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。  相似文献   

10.
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。  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
小波理论和神经网络的结合是小波分析在融入过程中产生出的一种新的神经元模型。通过隐含层中激励函数的选择,节点的确定,全面分析小波基函数的选取原则,形成新的预报模型,通过实例验证预报模型的可行性,并对对小波神经网络(WNN)在变形预报中的优点和收敛性进行总结。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
小波神经网络(WNN)结合了小波良好的时频局域化性质和传统神经网络自学习功能,因而使得小波网络具有较强的逼近和容错能力,并具有良好的收敛性和鲁棒性。然而其网络收敛速度慢、搜索成功率低及易陷入局部极小值等缺点使得传统的小波神经网络难以得到广泛应用。本文介绍一种基于粒子群(PSO)算法的小波神经网络,其通过利用种群间信息共享进行寻优,以获得结构化的神经网络,克服传统小波网络的诸多缺点,取得了良好的效果。  相似文献   

15.
目前IGS提供的实时钟差精度不够,事后精密钟差也有13d的延迟,有必要对钟差预报进行研究。文中利用小波神经网络模型进行钟差预报,首先利用小波对原始钟差序列进行分解、降噪,然后利用神经网络进行建模并预报,将得到的结果同灰色模型和二次多项式模型的结果进行对比分析,得出小波神经网络模型可以更好地进行钟差预报的结论。  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
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。  相似文献   

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