小波神经网络模型在高铁路基沉降预测中的应用研究

• 作者: 张晓梅 程龙
• 来源期刊: 测绘与空间地理信息
• 学科: 地球科学
• 关键词: 小波分析 神经网络 松散型 紧致型 沉降监测
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 测绘工程
• 页码范围: 218-221,224
• 页数: 5页
• 分类号: P25|TB22
• 字数: 3774字
• 语种: 中文

摘要

为了提高变形监测数据预测的精度与可靠性，提高神经网络预测方法的稳定性，尝试将小波分析与BP神经网络相结合的小波神经网络应用于高铁路基处的沉降监测数据处理中。综合小波分析与神经网络算法的优点，建立松散型及紧致型小波神经网络预测分析模型。通过实验数据对比分析，验证了采用紧致型小波神经网络预测模型能够较好地用来处理路基的动态变形监测数据，预测稳定性及预测精度较高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓梅		3	8	2.0	2.0
2	程龙		2	8	2.0	2.0