為準(zhǔn)確預(yù)測地鐵開挖引起的地表沉降,采用小波去噪與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測的方法,對不同小波去噪?yún)?shù)的去噪效果進行對比分析,得到最佳去噪模型,再對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行降噪處理,最后結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行地鐵沉降預(yù)測。未降噪處理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值、經(jīng)小波降噪處理的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與實際監(jiān)測數(shù)據(jù)的對比分析表明,小波降噪與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測的精度最高,為地鐵沉降預(yù)測提供一種新的方法。 

【文章來源】：水力發(fā)電. 2020,46(10)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

監(jiān)測點GCJ-01-07位置

小波分析是近年來迅速發(fā)展的信號處理技術(shù)，能對多分辨率進行時頻分析，被譽為數(shù)學(xué)顯微鏡[22-23]。由于監(jiān)測數(shù)據(jù)中真實信號和噪聲的時頻特性不同，通過小波分析可對其進行有效分離，從而減小誤差，獲得真實的變形信息[24]。一般情況下，小波去噪的步驟為[25-30]:(1)根據(jù)工程的實際特點選擇去噪?yún)?shù);(2)閾值處理;(3)通過小波變換重構(gòu)信號。本文在對原始數(shù)據(jù)進行去噪之前，首先研究了各種去噪?yún)?shù)對去噪效果的影響，從而獲得最優(yōu)的去噪模型，以期達到最佳去噪效果。衡量小波去噪效果的指標(biāo)主要有均方根誤差(RMSE)和信噪比(SNR)。RMSE指降噪信號與原始信號的均方誤差，RMSE越小則去噪效果越好。SNR指原始信號與噪聲的能量比值，SNR越大則去噪效果越好。

在小波去噪的過程中，閾值的選取方法主要有硬閾值和軟閾值，選取標(biāo)準(zhǔn)主要有固定閾值(sqtwolog)、極大極小閾值(minimaxi)、無偏風(fēng)險估計閾值(rigrsure)和啟發(fā)式閾值(heursure)�；谙嚓P(guān)文獻的研究，采用工程中廣泛使用的小波函數(shù)db N和sym N進行3層分解，以無偏風(fēng)險估計閾值rigrsure為選取標(biāo)準(zhǔn)，scal=sln，分別用上述閾值對監(jiān)測數(shù)據(jù)進行去噪處理，用SNR和RMSE衡量去噪效果。去噪結(jié)果見圖3。圖3中，(1)代表db小波系SNR;(2)代表db小波系RMSE;(3)代表sym小波系SNR;(4)代表sym小波系RMSE。從圖3可知，無論在db小波系和sym小波系中選取何種閾值去噪，RMSE均相差不大，但硬閾值去噪的SNR明顯大于軟閾值，且rigrsure的SNR最高，說明硬閾值、rigrsure標(biāo)準(zhǔn)的去噪效果最好。2.2 不同scal對去噪效果的影響

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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