BP小波神经网络在地铁隧道变形分析中的应用

发布时间：2017-06-11 17:03

  本文关键词：BP小波神经网络在地铁隧道变形分析中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着科学技术的进步,交通日趋复杂,为了缓解交通压力,地铁建设开始快速发展,地铁建设也成为了大都市发展的重要领域。为了确保地铁的安全运行,需要实时了解和掌握地铁隧道的变形情况,对地铁隧道结构中可能出现的安全隐患做处理,地铁隧道的变形监测变得至关重要。目前,在地铁隧道变形分析中应用较多的数据处理方法有:回归分析法、时间序列分析模型、灰色系统分析模型、卡尔曼滤波模型、人工神经网络模型等方法。本文主要应用的是BP神经网络,也是应用比较多的一种动态数据处理方法,它是在网络上调整权值和阈值的算法。BP神经网络在训练学习过程中,会存在一些问题,如模型收敛速度慢和容易陷入局部最小,需要针对传统BP神经网络做出一些改进,例如:附加动量法和自适应调整学习率,有效改善了BP神经网络的收敛速度和避免了出现局部极小点;利用小波函数对BP神经网络改进,再次提高网络的收敛速度以及避免局部极小点的出现;建立BP小波神经网络模型,对地铁隧道变形数据进行处理。本文在查阅大量的文献资料的基础上,首先阐述总结了变形监测的意义、地铁变形监测的目的和意义、地铁变形监测技术的发展概况及常用数据处理方法等;在小波分析理论中,描述了几种常用小波函数,例如,Harr小波函数、Daubechies小波、Symlets小波、Morlet小波函数、Mexican Hat小波等;其次详细的阐述了BP神经网络的基本原理、模型和算法;小波分析与BP神经网络的结合方式,原理、模型、算法;最后结合实例分析,利用MATLAB软件编写数据处理程序,对地铁隧道观测数据进行处理,对两种预测模型的结果进行对比分析。最后对本文进行总结概括,提出BP小波神经网络的不足和发展需求。
【关键词】：变形监测 BP神经网络 小波分析 BP小波神经网络模型
【学位授予单位】：东华理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：U231;U456.3;TP183
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 绪论9-15
• 1.1 地铁隧道变形监测的目的和意义9
• 1.2 地铁隧道的变形监测技术9-11
• 1.3 地铁隧道变形监测数据处理的方法11-14
• 1.4 本文研究的主要内容14-15
• 2 小波分析15-22
• 2.1 小波分析的发展15
• 2.2 小波变换的定义15-16
• 2.3 多分辨率分析和Mallat算法16-17
• 2.3.1 多分辨率分析16-17
• 2.3.2 Mallat算法17
• 2.4 小波基函数17-19
• 2.5 小波的分解与重构19
• 2.6 小波函数的选取19-21
• 2.7 本章总结21-22
• 3 BP神经网络及其应用22-35
• 3.1 人工神经网络的概述22
• 3.2 BP神经网络结构22-23
• 3.3 BP神经网络处理单元模型23-25
• 3.3.1BP神经网络处理的数学模型23-24
• 3.3.2 转移函数24-25
• 3.4 BP神经网络的学习算法25-28
• 3.5 BP神经网络的优缺点28-29
• 3.5.1 BP神经网络的优点28
• 3.5.2 BP神经网络的缺点28-29
• 3.6 BP神经网络的改进方法29-30
• 3.6.1 增加动量项的BP算法29
• 3.6.2 自适应调整学习率的优化算法29-30
• 3.7 算例分析30-34
• 3.8 本章总结34-35
• 4 BP小波神经网络模型及其应用35-54
• 4.1 BP小波神经网络的概述35
• 4.2 BP小波神经网络的分类35-36
• 4.3 BP小波神经网络的学习算法36-37
• 4.4 BP小波神经网络的模型37-39
• 4.5 BP小波神经网络的程序实现39-41
• 4.6 BP小波神经网络在地铁隧道变形分析中的应用41-53
• 4.6.1 模型的确定42-45
• 4.6.2 模型的训练和预测45-53
• 4.7 本章总结53-54
• 5 总结与展望54-56
• 5.1 总结54
• 5.2 展望54-56
• 致谢56-58
• 参考文献58-60

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本文编号：442027