摘要中提到的研究主要探讨了如何利用小波分析和混沌神经网络来提高大坝变形预测的准确性。大坝作为复杂的变形系统，其变形过程通常表现出动态非线性和混沌特性。研究提出了一个新方法，该方法首先对大坝位移监测数据进行小波分解，接着对平滑信号使用傅里叶函数进行拟合预测，然后对细节信号进行软阈值去噪处理，并用混沌神经网络进行预测，最后通过小波重构得到最终的预测信号。通过工程实例对比分析，证明了这种方法相对于传统的神经网络模型和多元回归模型具有更高的预测精度。
小波分析是一种数学工具，适用于多尺度分析和信号的局部特征提取。在大坝变形监测中，小波分解能够将复杂的时间序列数据分解成不同频率成分的细节和粗略信息，有助于识别非线性和瞬态变化。软阈值去噪则是小波分析中的一种去噪技术，它能够有效地去除信号中的噪声，保留原始信号的主要特征。
混沌神经网络结合了混沌理论和神经网络的优点，对于非线性系统的预测有很好的表现。混沌理论涉及的是看似随机但实际上是确定性的复杂动态系统，而神经网络则是一种模仿人脑神经元结构的计算模型，擅长处理非线性问题。将两者结合，可以更好地捕捉大坝变形的非线性和混沌特性，提高预测的精确度。
论文中提到的实验对比了小波和混沌神经网络预测新方法与神经网络模型和多元回归模型的预测效果。实验结果证明，新方法的预测精度最高，这表明在大坝变形预测这一领域，结合小波分析和混沌神经网络的方法具有较高的实用价值。
该研究对于大坝安全监控和风险评估具有重要意义，通过更精确的预测，可以提前预警潜在的危险，为大坝的安全管理和维护提供科学依据。同时，该方法可能适用于其他领域中类似复杂系统的变形预测问题，如桥梁、隧道等土木工程结构。
这篇研究展示了一个结合小波分析和混沌神经网络的大坝变形预测框架，这种方法有效地利用了监测数据，提高了预测精度，为大坝安全监测提供了新的技术手段。在未来的研究中，可以进一步探索优化算法、改进网络结构，以及扩大到更多实际应用场景，以提升预测模型的泛化能力和效率。
