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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
引用本文:郑云云,陈姗姗,胡勇.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[J].测绘与空间地理信息,2019,42(2):101-103,107.
作者姓名:郑云云  陈姗姗  胡勇
作者单位:重庆市国土资源和房屋勘测规划院,重庆401120;重庆市土地利用与遥感监测工程技术研究中心,重庆401120;国家遥感应用工程技术研究中心重庆分中心,重庆401120;重庆市渝中区国土资源管理分局,重庆,401120
基金项目:科技计划;住建部科技项目
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。

关 键 词:变形监测  小波消噪  BP网络模型  预测精度

Application of Wavelet De-noising and BP Neural Network Model in Settlement Deformation Monitoring
ZHENG Yunyun,CHEN Shanshan,HU Yong.Application of Wavelet De-noising and BP Neural Network Model in Settlement Deformation Monitoring[J].Geomatics & Spatial Information Technology,2019,42(2):101-103,107.
Authors:ZHENG Yunyun  CHEN Shanshan  HU Yong
Institution:(Chongqing Institute of Surveying and Planning for Land Resources and Housing,Chongqing 401120,China;Yuzhong District Land and Resources Management Branch of Chongqing,Chongqing 401120,Chian;Chongqing Engineering Research Center of Land Use and Remote-Sense Monitoring,Chongqing 401120,China;Chongqing Branch of National Remote Sensing Application Engineering Technology Center,Chongqing 401120,China)
Abstract:ZHENG Yunyun;CHEN Shanshan;HU Yong(Chongqing Institute of Surveying and Planning for Land Resources and Housing,Chongqing 401120,China;Yuzhong District Land and Resources Management Branch of Chongqing,Chongqing 401120,Chian;Chongqing Engineering Research Center of Land Use and Remote-Sense Monitoring,Chongqing 401120,China;Chongqing Branch of National Remote Sensing Application Engineering Technology Center,Chongqing 401120,China)
Keywords:deformation monitoring  wavelet de-noising  BP neural network model  prediction accuracy
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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