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《西南石油大学》 2011年
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基于小波理论的变形监测数据处理模型的研究

高玉云  
【摘要】:变形监测数据处理属于变形监测工作的一部分,是指通过对已获取的监测数据的分析,建立相应的模型算法以此对监测对象的变形进行预测。通常情况下,变形监测的数据量都很大,那么研究如何及时有效地从大量的监测信息中提取有用信息进行变形分析、预测,为监测对象的稳定性和安全状况提供了重要的科学依据。本论文主要研究基于小波理论的数据处理模型,其主要内容如下: 1研究变形监测数据预处理方法—小波包去噪法。主要是在传统小波包去噪的基础上,对阈值选取准则进行改进,然后将改进方法与传统方法以及小波去噪进行实验对比,得出小波包去噪方法的优越性。 2研究小波神经网络模型对变形的预测。针对传统BP神经网络算法的缺陷,综合小波理论和神经网络理论的优点,建立小波神经网络模型,并引入用于求解无约束极值问题的最优化方法—BFGS法,提高了小波神经网络的收敛速度和逼近精度。针对小波神经网络参数初始化随机赋值的盲目性,引入一种自相关的修正法,确保了网络的收敛性。 3将改进后的小波神经网络和传统的BP神经网络应用于不同的工程实例中:隧道拱顶下沉的预测和水库大坝滑坡预测。通过实验结果的对比分析,得出改进后的小波神经网络的收敛速度和预测精度都大大优于传统的BP神经网络。
【学位授予单位】:西南石油大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TU196.1

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