小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在建筑物地基沉降預(yù)測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,高層建筑物日益增多。高層建筑,一方面可以緩解城市土地資源不足的問題;另一方面,若施工期間有嚴(yán)重的違規(guī)操作,導(dǎo)致建筑物地基基礎(chǔ)和上部結(jié)構(gòu)不平衡,建筑物將發(fā)生不安全沉降,給人民的生命、財(cái)產(chǎn)安全埋下隱患。因此,變形監(jiān)測(cè)有著十分的重要的意義。變形監(jiān)測(cè)是獲取變形數(shù)據(jù)的手段,其真正的目的是如何利用已經(jīng)獲得的變形數(shù)據(jù)作出判斷,為施工決策提供科學(xué)合理的預(yù)測(cè)。有效地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和建立精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)模型是將兩者聯(lián)系起來的紐帶。本文以實(shí)測(cè)

2、的建筑物地基沉降數(shù)據(jù)為對(duì)象,針對(duì)變形時(shí)序數(shù)據(jù)中存在隨機(jī)誤差干擾的問題以及傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、精度低的問題,從小波包閾值去噪算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論出發(fā),對(duì)傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值選取和學(xué)習(xí)算法方面進(jìn)行改進(jìn),主要研究工作具體如下:(1)引入小波包閾值算法對(duì)變形監(jiān)測(cè)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理,來解決數(shù)據(jù)中存在噪聲的問題。經(jīng)過預(yù)處理后的信號(hào)的信噪比有所提高,均方差減小,為后續(xù)的預(yù)測(cè)工作提供了更為精準(zhǔn)的樣本。(2)結(jié)合小波

3、包理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)勢(shì),構(gòu)建小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并在初始參數(shù)選擇和學(xué)習(xí)算法方面對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。改進(jìn)后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)精度和絕對(duì)誤差兩個(gè)指標(biāo)上均有所提高。(3)在選取網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)時(shí),將小波函數(shù)類型、小波時(shí)頻參數(shù)、學(xué)習(xí)樣本等也作為影響參數(shù)選取的因素,構(gòu)成一種考慮多因素的初始值選取方法,來提高BP網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在的收斂速度和精度。(4)平衡輸出層與隱含層權(quán)值調(diào)節(jié)量和輸入層與隱含層權(quán)值調(diào)節(jié)量的巨大差別,以解決傳統(tǒng)模型易陷入局部