基于T-S模糊神经网络的变形预报研究.pdf

【基于T-S模糊神经网络的变形预报研究】 摘要： 本文主要探讨了T-S模糊神经网络在变形预测中的应用。T-S模糊神经网络是融合了模糊系统和人工神经网络的优势，克服了传统方法如BP神经网络和小波神经网络在预测精度、算法稳定性和有效区间上的不足。通过对实测数据和仿真数据的分析比较，T-S模糊神经网络在变形预测特别是利用长期监测数据进行预测时，显示出较高的预测精度和稳定性。 正文： 随着城市化进程加速，建筑物的变形预测变得至关重要，以确保建筑安全。传统的预测方法，如BP神经网络和小波神经网络，尽管具备非线性拟合能力，但存在收敛速度慢、预测误差大及结果不稳定等问题。为解决这些问题，研究者开始探索新的预测模型，其中T-S模糊神经网络成为了一个有潜力的选择。 T-S模糊神经网络模型结合了模糊系统的精确推理和神经网络的学习能力，它能够更好地处理不确定性和模糊性的数据，尤其适合于复杂的非线性问题。在变形预测领域，这种模型可以更准确地捕捉到变形过程中的细微变化，并能适应数据的动态特性。 通过对实测数据和仿真数据的分析，T-S模糊神经网络相比于BP神经网络和小波神经网络，在以下三个方面表现出优势： 1. **预测精度**：T-S模糊神经网络能够提供更精确的变形预测结果，减少了预测误差，提高了预测的准确性。 2. **算法稳定性**：由于T-S模糊神经网络的结构和学习机制，它的训练过程更加稳定，避免了BP神经网络可能遇到的局部极小值问题。 3. **有效区间**：T-S模糊神经网络对于长期监测数据的处理能力更强，预测的有效区间更宽，这意味着它能在更长的时间范围内提供可靠的预测结果。 此外，模糊理论的引入使得T-S模糊神经网络能够更好地处理不完整或模糊的数据，增强了模型的鲁棒性。这种模型对于多变量问题的处理能力也得到了提升，因为模糊逻辑可以有效地处理模糊边界和不确定性。 T-S模糊神经网络在变形预测中的应用展示了其在数据建模和预测方面的强大潜力，尤其是在需要处理大量复杂监测数据和不确定性因素的情况下。这一研究成果为工程实践提供了更可靠、更高效的预测工具，有助于提前预警并预防建筑物可能出现的危险变形，保障城市建设和人民生命财产安全。未来的研究可以进一步优化T-S模糊神经网络的结构和参数设置，以提高其预测性能，并将其拓展到其他领域的预测问题中。