基于小波神经网络的建筑工程沉降变形预测

变形监测是安全化、信息化工程建设和管理的重要内容,贯穿于建筑物设计、施工和运营整个过程.本文基于小波分析、BP神经网络、小波分析与神经网络结合的相关理论,借助MATLAB编程,建立了改进的BP神经网络、辅助式小波神经网络、嵌入式小波神经网络3种变形预测网络模型.结合工程实测数据,利用建立的3种模型,分别应用累积沉降和期间沉降不同模式数据进行预测.结果表明,两种小波神经网络组合模型的预测效果明显优于单一的BP神经网络模型,具有更高预测精度和更快的收敛速度,且训练样本数目越多,模型精度越高,预测效果越好.     

基于小波神经网络的水库泥沙预测

针对水沙机理复杂,水文预报中泥沙难以预测的问题,将小波神经网络应用到水库入库含沙量、泥沙淤积量预测,计算简便,预测结果可为水库短期调度运行和长期运行管理提供依据.采用梯度修正法修正网络权值和小波基函数参数,通过分析影响水库入库含沙量、泥沙淤积量的主要因素,分别建立小波神经网络预测模型.以某水库为例,对其入库含沙量及泥沙淤积量进行了预测.与实测结果的对比分析表明,预测结果的确定性系数分别达到0.70及0.97,且入库含沙量的预测结果较BP神经网络预测结果好.该方法预测精度较高且计算方便.     

基于小波神经网络的风速预测及置信区间估计

小波神经网络是在小波变换理论和人工神经网络的基础上建立的一种新型网络模型,综合了两者的优点,克服了BP神经网络易陷入局部极小点和训练速度慢的缺点.本文建立了小波神经网络模型,采用最陡梯度下降法训练网络,将该网络用于对风电场小时风速的预测,并对预测置信区间进行计算.预测结果表明小波神经网络在训练速度和预测精度方面均优于BP神经网络.     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

BP小波神经网络在大断面隧道变形预测中的应用

将BP算法引入小波神经网络,自适应地调整小波系数和网络权重,同时利用自适应算法调节BP算法的学习率,提高收敛效率.以4车道隧道——前欧隧道的监测数据为基础,建立BP小波神经网络变形预测模型.预测结果表明:BP小波神经网络对地质条件相似,施工及初期支护方法相同的隧道断面变形进行预测,其预测结果满足工程精度要求,能较准确地...     

基于BP神经网络的泉州市山美水库降雨径流模拟研究

考虑到降雨-径流的非线性关系的复杂性,同时保证较高的计算时间效率,本研究采用率定—验证同步进行的BP神经网络模型,以降水量、时间、气温、风速、辐射量等5个因子作为输入层变量,以实测流量为训练数据,对泉州市山美水库来水量进行月时间尺度的模拟.并与SWAT分布式水文模型的模拟结果进行比较,以此评价BP神经网络模型模拟降雨径流过程的精确度与可行性.研究结果表明,BP模型模拟结果的误差均在允许范围内且精确度较高,适用于山美水库来水量预测研究.     

基于小波去噪的灰色关联BP神经网络在大坝沉降变形监测中的应用

针对大坝变形中存在多种影响因子干扰的问题,提出了基于小波去噪的灰色关联BP神经网络模型.首先利用小波阈值去噪方法对数据进行处理,然后通过灰色关联分析对大坝沉降变形监测中多种影响因素计算分析,得出关联度大的影响因子,将灰色关联分析和BP神经网络相结合建立模型,最后与未经数据处理的灰色关联BP神经网络以及卡尔曼滤波模型进行对比分析,得出结论.实验表明,经过小波去噪数据处理后,提高了灰色关联BP神经网络模型的预测精度和可靠性.通过灰色关联分析,可以对大量的输入变量进行处理,而不必经过主观的筛选,进而增加了BP神经网络的适应能力,同时预测的结果比其他单一模型更加接近最终实测值,具有更高的准确性与可信度.     

基于K均值小波神经网络的二阶段空调负荷预测

结合聚类分析和小波神经网络模型,提出一种二阶段空调负荷建模方法,以提高空调负荷预测精度.首先利用K均值聚类算法将原始负荷样本数据依据其统计分布特性划分为若干簇类,以降低数据相关性对建模精度的影响;然后基于对每个划分簇类所属的样本数据建立相应小波神经网络空调负荷预测模型.最后基于De ST平台模拟数据,将构造的小波神经网络预测模型运用于福建某办公大楼的逐时空调负荷预测.通过对比均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAPE),结果表明该模型的预测精度明显优于传统单一的小波神经网络和BP神经网络模型.     

小波变换在径流序列中应用

小波变换被应用到径流分析中,以获得径流序列的组成,并预测未来的径流.用几个小波函数对观测的径流序列进行了分解和重构,并展示了其发展趋势;用BP神经网络、小波变换结合BP神经网络,对引用的径流序列进行了预测.最后,对影响计算结果的因素进行了分析,并对小波函数在径流分析中的应用提出了建议.     

基于小波与BP神经网络的太阳黑子时间序列分析预测

太阳黑子年平均数序列是典型的非线性、复杂时间序列.本文利用小波变换,将太阳黑子年平均数序列进行分解重构,对信号的周期特性进行分析,然后采用BP神经网络对重构信号进行预测,建立太阳黑子年平均数的预测序列.结果表明,该模型具有较高的预测精度.     

煤矿开采矿井涌水量预测方法现状及发展趋势

煤矿开采矿井涌水量对于煤矿防治水以及安全高效生产具有重要意义。详细阐述了矿井涌水量预测方法,并对其预测过程进行了较为详细的论述与分析。指出矿井涌水量预测方法存在的问题,针对存在的问题,提出了未来应建立多因素综合模型,将传统的单一模型进行扩大,提高适用范围和预测精度;建立基于大数据的预测,将矿井涌水量与大数据有机结合,通过大数据分析涌水量的特征预测矿井涌水量;进行系统理论综合分析,将矿区涌水量作为一个系统,从时空序列中提取地下水变化特征,为涌水量的预测提供支撑。     

动态误差时间序列小波神经网络预测模型

基于现代误差修正技术,研究小波神经网络建立的动态测量误差预测模型,以进行误差修正,提高动态测量精度,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足。文章介绍了建模方法,重点对大轴圆度误差测量过程中的动态测量数据进行实例分析,结果表明,该模型预测精度高,具有重要的应用价值。     

基于小波网络的非线性逼近方法

利用小波空间中函数的多分辨率分解思想,结合神经网络构造了一种多尺度正交小波网络模型,利用最小二乘法对网络参数进行确定,对非线性函数进行了逼近的仿真研究,与前向BP神经网络进行了仿真比较。结果表明,这种新的小波网络具有良好的函数逼近能力,收敛速度快且逼近精度高。     

小波神经网络煤矿井下涌水量影响因素挖掘与预测

合理预测矿井涌水量,及时有效制订排水方案,是保证井下人员安全生产及经济开采的需要。根据煤矿井下涌水量影响因素的不确定性,选取的平均影响值通过误差反向传播网络,确定涌水量各影响因素相关程度,实现涌水量影响因素的筛选。采用小波方法对涌水量进行分析,发现其相同的季节大致有相同的走势。依据小波中的时间聚合因子,建立了基于时间序列的小波神经网络短时预测模型,对某矿涌水量进行分析。结果表明:涌水量预测最大绝对误差为4.179 7m3/d,最大相对误差为2.079%,最小绝对误差为0.000 5 m3/d,最小相对误差为0.000 2%;平均相对误差绝对值为0.482 3 m3/d,平均相对误差为0.285 7%,正确率平均达到了99.714 3%。预测指标满足了矿井涌水量排水的要求。     

一维垂向水库水温数学模型研究与黑河水库水温预测

根据黑河水库的特点与类比库实测水温分布特性,对现有一维垂向水温模型进行了改进,提出一个包括入库泥沙影响的水库垂向水温预测模型。根据类比库的率定结果和黑河水库的实际情况,并参考前人的经验,合理选择了模型参数,在此基础上,分别预测了丰、平、枯三种代表年及不同运行方式的水温分布。     

小波神经网络在人脸识别中的应用

人脸识别是一个涉及生理学、心理学、图像处理、计算机视觉、模式识别和数学等多个学科的前沿课题。小波神经网络是在小波分析研究获得突破的基础上提出的一种前馈性网络,避免了BP网络等结构设计上的盲目性,网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,有较强的函数学习能力和推广能力。基于小波神经网络,文中提出了一种新的人脸识别算法。该算法利用小波多分辨特性和神经网络的鲁棒性和记忆性,同时结合了加速网络收敛速度的小波神经网络步长调整算法。实验证明该算法有高的检测率和有效性。     

基于小波包分析与BP神经网络的氧化铝熟料检测

利用小波包分析与BP(Back Propagation)神经网络相结合的算法,对氧化铝熟料检测的应用进行了研究.通过采集回转窑中氧化铝熟料下落碰撞窑壁产生的声音信号,利用小波包分析提取特征向量,根据氧化铝的烧结状况与声音信号特征向量的对应关系,提出建立BP神经网络模型.利用MATLAB对测试样本进行验证,结果表明BP神经网络模型在氧化铝熟料检测中具有可行性,而且具备一定的准确率.     

高陂水利枢纽超蓄淹没动态模拟及实景三维可视化

为研究水库洪水调度情况下的超蓄淹没风险,以韩江高陂水利枢纽为研究对象,基于二维浅水波方程和Villemonte堰流公式构建了库区超蓄淹没模型,模型合理可靠。考虑实际来水和调度方案的不确定性,模型中引入来水、调度方案等动态因子,实现了高陂水利枢纽超蓄淹没风险动态分析模型,并基于三维实景建模技术,实现了任意来水、调度方案下的超蓄淹没三维可视化模拟展示。研究成果可为高陂库区超蓄淹没风险预警预报、水库调度运行、避洪转移、防洪措施制定完善等工作提供决策支撑,也可为其它水库提供借鉴作用。     

小波包与神经网络相结合的股票价格预测模型

小波包较之于小波可以更为灵活地提取分散在不同尺度上的信号特征,结合神经网络也就可获得更好的预测精度,本文按此方式建立了一种混合杂交模型用于股票市场价格波动预测,并为获得最优预测精度,本文利用遗传算法进行小波包最优分解选择和神经网络参数选择。通过对上证综指的实证研究,表明这种混合杂交模型的性能优于同类神经网络模型和基于小波分解的神经网络模型。     

基于WT与LSSVM的储层油水识别方法研究

为了依据测井数据迅速而准确地识别油水层性质,提出基于小波变换(WT)与最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的储层油水识别方法.首先,分析了基于测井曲线的常规交会图油水识别方法的不足;其次,以深侧向探测电阻率作为训练样本和测试样本对基于LSSVM的储层油水识别模型的准确性进行分析;最后,将WT与LSSVM相结合建立储层油水识别模型并结合常规测井资料对储层油水进行识别.实验表明,基于WT与LSSVM的储层油水识别模型具有较快的识别速度和较高的识别精度.因此,将WT与LSSVM相结合应用于储层油水识别建模是行之有效的.