【摘要】：針對(duì)單一模型在隧道變形預(yù)測(cè)上精度不高的問題,提出了一種基于小波分析理論的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,該模型克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型存在的收斂速度慢、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)盲目、易陷入局部極小點(diǎn)的缺陷,通過將該模型與時(shí)間序列模型、Levenberg-Marquardt法BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)的結(jié)果比較,可以看出小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道的變形預(yù)測(cè)中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更簡單、收斂速度更快、預(yù)測(cè)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.
【作者單位】： 廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;桂林理工大學(xué)測(cè)繪地理信息學(xué)院;桂林理工大學(xué)廣西礦冶與環(huán)境科學(xué)實(shí)驗(yàn)中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41071294) 廣西空間信息與測(cè)繪重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室資助課題(桂科能1207115-06,1103108-02) 研究生教育創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(YCSZ2012083) 大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目(201210596003)
【分類號(hào)】：U456.3

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2242541