基于小波神经网络的隧道变形预测模型研究

发布时间：2018-09-14 11:11

【摘要】：针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题,提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型,该模型克服了BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷,通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较,可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。
[Abstract]:A neural network model based on wavelet analysis theory is proposed to overcome the shortcomings of BP neural network model, such as slow convergence speed, blind structure design and easy to fall into local minimum. Levenberg-Marquard model and time series model are used to predict tunnel deformation. Comparing the prediction results of T-method BP neural network model and genetic neural network model, it can be seen that wavelet neural network has simpler network structure, faster convergence speed and higher prediction accuracy in tunnel deformation prediction.
【作者单位】： 广西空间信息与测绘重点实验室;桂林理工大学测绘地理信息学院;桂林理工大学广西矿冶与环境科学实验中心;
【基金】：国家自然科学基金项目(41071294) 广西空间信息与测绘重点实验室资助课题(桂科能1207115-06,1103108-02) 研究生教育创新计划项目(YCSZ2012083) 大学生创新创业训练计划项目(201210596003)
【分类号】：U456.3

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本文编号：2242541