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

1、小波分析技術(shù)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(shù)廣泛應(yīng)用于變形監(jiān)測工程之中，但是由于變形監(jiān)測技術(shù)對于測量的精度要求較高而GPS技術(shù)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(shù)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(yù)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(yù)報。目前，變形預(yù)報的比較常用的方法之一就是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。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(luò)已經(jīng)無法滿足

3、高精度預(yù)報的要求了。本文將小波去噪技術(shù)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，利用小波的Morlet小波基函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)隱含層的傳遞函數(shù)，得到一個新的預(yù)報模型，即基于小波去噪的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測模型，可以利用該模型對變形體作出變形預(yù)報。本文主要的研究內(nèi)容和結(jié)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(yīng)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(gòu)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(guān)系。
　　3.介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用方面的幾個關(guān)鍵問題以及一種基于小波去噪的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)造方法及其在具體應(yīng)用的步驟。
　　4.結(jié)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(shù)應(yīng)用的幾個關(guān)鍵問題，結(jié)合小波去噪的評價指標，總結(jié)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