基于小波降噪和灰色神经网络的车辙深度指标预测
本文研究了基于小波降噪和灰色神经网络的车辙深度指标预测方法。车辙深度是高速公路的主要病害之一,也是路面使用性能重要指标之一。在路面车辙深度指标预测中,带有噪声的数据不可避免地会影响预测的准确性。为了避免检测数据的变异及噪声影响,提高数据预测的准确性和有效性,本文采用小波降噪对采样信号进行了预处理。
小波降噪是一种常用的信号处理方法,可以有效地去除信号中的噪声。小波降噪的基本原理是将信号分解成不同频率的分量,然后对每个分量进行阈值处理,以去除噪声。小波降噪的优点是可以保持信号的原始信息,而去除噪声对信号的影响。
在小波降噪的基础上,本文采用改进型灰色理论 GM(1,1) 与神经网络模型相结合的方式,对路面车辙深度指标进行了预测。灰色理论是一种常用的预测方法,具有强大的预测能力。神经网络是一种常用的机器学习算法,具有强大的非线性映射能力。通过结合灰色理论和神经网络,可以更好地预测路面车辙深度指标。
实验结果表明,本方法的预测结果具有较高的准确性和较小的相对误差,与传统的公式拟合法进行了比较,结果表明本方法的优越性。
本文的研究结果可以为高速公路养护维修部门提供客观依据,以提高高速公路的使用性能和安全性。
知识点:
1、小波降噪是一种常用的信号处理方法,可以有效地去除信号中的噪声。
2、灰色理论是一种常用的预测方法,具有强大的预测能力。
3、神经网络是一种常用的机器学习算法,具有强大的非线性映射能力。
4、本文采用小波降噪和灰色神经网络相结合的方式,对路面车辙深度指标进行了预测。
5、本文的研究结果可以为高速公路养护维修部门提供客观依据,以提高高速公路的使用性能和安全性。
结论:
本文研究了基于小波降噪和灰色神经网络的车辙深度指标预测方法,并对结果进行了分析和比较。结果表明,本方法具有较高的准确性和较小的相对误差,能够为高速公路养护维修部门提供客观依据,以提高高速公路的使用性能和安全性。