小波神經(jīng)網(wǎng)絡在建筑物地基沉降預測中的應用研究.pdf

1、隨著國民經(jīng)濟的快速發(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,若施工期間有嚴重的違規(guī)操作,導致建筑物地基基礎和上部結構不平衡,建筑物將發(fā)生不安全沉降,給人民的生命、財產(chǎn)安全埋下隱患。因此,變形監(jiān)測有著十分的重要的意義。變形監(jiān)測是獲取變形數(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合理的預測。有效地進行數(shù)據(jù)處理和建立精準的預測模型是將兩者聯(lián)系起來的紐帶。本文以實測

2、的建筑物地基沉降數(shù)據(jù)為對象,針對變形時序數(shù)據(jù)中存在隨機誤差干擾的問題以及傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡中存在網(wǎng)絡收斂速度慢、精度低的問題,從小波包閾值去噪算法和小波神經(jīng)網(wǎng)絡的理論出發(fā),對傳統(tǒng)小波神經(jīng)網(wǎng)絡在網(wǎng)絡初始權值選取和學習算法方面進行改進,主要研究工作具體如下:(1)引入小波包閾值算法對變形監(jiān)測所采集的數(shù)據(jù)進行去噪處理,來解決數(shù)據(jù)中存在噪聲的問題。經(jīng)過預處理后的信號的信噪比有所提高,均方差減小,為后續(xù)的預測工作提供了更為精準的樣本。(2)結合小波

3、包理論和神經(jīng)網(wǎng)絡各自的優(yōu)勢,構建小波神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并在初始參數(shù)選擇和學習算法方面對其進行改進。改進后的小波神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡精度和絕對誤差兩個指標上均有所提高。(3)在選取網(wǎng)絡初始參數(shù)時,將小波函數(shù)類型、小波時頻參數(shù)、學習樣本等也作為影響參數(shù)選取的因素,構成一種考慮多因素的初始值選取方法,來提高BP網(wǎng)絡和傳統(tǒng)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡中存在的收斂速度和精度。(4)平衡輸出層與隱含層權值調(diào)節(jié)量和輸入層與隱含層權值調(diào)節(jié)量的巨大差別,以解決傳統(tǒng)模型易陷入局部