基于小波去噪的BP神經(jīng)網(wǎng)絡變形監(jiān)測及預報研究.pdf

1、小波分析技術是一種在時間域和頻率域都具有很好局部性的信號分析工具，這個特點使它非常適合于處理非穩(wěn)定性變化的信號。目前，GPS技術廣泛應用于變形監(jiān)測工程之中，但是由于變形監(jiān)測技術對于測量的精度要求較高而GPS技術在數(shù)據(jù)采集、信號傳輸和成果處理方面較為復雜，所得到的變形信號即有變形信號同時也有噪聲信號。因此，在利用GPS變形監(jiān)測技術的過程中，要對變形信號進行小波去噪處理，消除誤差，得到真實變形量。通過不同小波函數(shù)、閾值函數(shù)、閾值確定規(guī)則和小

2、波分解層數(shù)可以組合成多種不同的小波去噪模型，在研究不同模型中，利用MATLAB控制其他三項因素相同，只針對其中一項因素做實驗對比，從而分析出哪一種組合模型對該實驗信號的去噪效果最為理想。此外，為了保證工程建筑的安全，預防工程事故的發(fā)生，還要對工程建筑物進行變形監(jiān)測的預報。目前，變形預報的比較常用的方法之一就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡。但是，工程建筑物的變形量受到地質(zhì)條件、氣候變換、周圍施工環(huán)境等多種因素的影響，因此單一模型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)無法滿足

3、高精度預報的要求了。本文將小波去噪技術與BP神經(jīng)網(wǎng)絡相結合，利用小波的Morlet小波基函數(shù)作為網(wǎng)絡隱含層的傳遞函數(shù)，得到一個新的預報模型，即基于小波去噪的BP神經(jīng)網(wǎng)絡變形預測模型，可以利用該模型對變形體作出變形預報。本文主要的研究內(nèi)容和結果如下：
　　1.介紹了傅里葉變換、窗口傅里葉變換和小波變換，指出了傅里葉變換和窗口傅里葉變換的應用局限性和小波變換在信號處理方面的優(yōu)越性。
　　2.闡述了連續(xù)小波、離散小波的分解與重構過

4、程、小波基的數(shù)學特性，并說明了小波基各個特性之間的關系。
　　3.介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡的工作原理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡應用方面的幾個關鍵問題以及一種基于小波去噪的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型的構造方法及其在具體應用的步驟。
　　4.結合具體工程案例，運用小波對GPS變形監(jiān)測數(shù)據(jù)做去噪處理。根據(jù)小波技術應用的幾個關鍵問題，結合小波去噪的評價指標，總結出一個處理該信號的最理想的去噪的方式，最終得出在處理該信號時，小波采用db10小波函數(shù)、缺省閾值確定