基于多传感器和RBF神经网络的建筑沉降监测.pdf

【基于多传感器和RBF神经网络的建筑沉降监测】技术是现代建筑安全监测的重要手段。随着城市化进程的加速，高层和超高层建筑的大量涌现，建筑沉降问题成为不可忽视的安全隐患。传统的沉降监测方法可能存在可靠性低、预测精度不足等问题，无法满足对建筑物健康状况准确评估的需求。 本文提出了结合多传感器数据和径向基函数(Radial Basis Function, RBF)神经网络的建筑沉降监测方法。多传感器的使用，如数字压力传感器和双轴倾角传感器，可以提供全面、立体的沉降信息。这些传感器采集的数据经过GPRS通信模块实现无线传输，确保信息的实时性和完整性。 在数据处理方面，通过对比分析不同传感器收集的监测数据，可以更准确地了解建筑物的沉降情况。然后，利用RBF神经网络构建预测模型，对可能的沉降点进行预测。RBF神经网络以其快速收敛和高精度的特点，被广泛应用于非线性系统的建模和预测，特别适合处理建筑沉降这类复杂的非线性问题。 为了进一步优化RBF神经网络的性能，文章采用了蛙跳算法(Frog Leaping Algorithm, FLA)进行结构参数的优化。蛙跳算法是一种生物启发式优化算法，能够有效地搜索全局最优解，从而提高预测模型的精度和稳定性。 实验结果显示，该方法在实际环境中的应用表现出较高的准确性，预测误差较小，最大相对误差仅为4.83%。这表明该系统具有良好的预警能力，能够在沉降问题变得严重之前及时发出警告，从而为建筑结构的安全维护提供有力支持。 基于多传感器和RBF神经网络的建筑沉降监测技术结合了现代信息技术和人工智能，为建筑安全监测提供了新的解决方案。这种方法不仅提高了沉降监测的可靠性和预测精度，还降低了潜在的安全风险，对于保障人民生命财产安全和推动智慧城市的发展具有重要意义。未来的研究可能会进一步探索更多类型的传感器集成，以及优化算法的改进，以提升监测系统的效率和智能化程度。