【遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的应用】
高铁沉降预测是保障高速铁路安全运行的重要环节，尤其是在中国大规模建设的高速铁路网络背景下，精确的沉降预测能确保工程的稳定性和持久性。传统的预测方法如BP神经网络在处理非线性问题时可能存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题。而小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）结合了小波变换的多分辨率分析能力和神经网络的非线性映射能力，能更有效地处理复杂的数据，但同样存在收敛速度和稳定性不足的缺点。
为了解决这些问题，本文提出了遗传小波神经网络（Genetic Wavelet Neural Network, GWNN）模型。遗传算法（Genetic Algorithm, GA）是一种全局优化方法，能有效避免局部最优，提高模型的搜索效率。通过遗传算法优化小波神经网络，可以改进网络的收敛性能，增强其稳定性和预测精度。
小波神经网络的基础是小波变换，它通过伸缩因子（scale factor, aj）和平移因子（translation factor, bj）替代传统神经网络的权重和阈值，增强了模型的适应性和表达能力。网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，输入层数据经过小波变换后传递到隐藏层，再由隐藏层传递到输出层。在学习过程中，采用反向传播计算误差并调整权重，以最小化预测输出与期望输出之间的差异。
遗传算法应用于小波神经网络的优化过程主要包括以下几个步骤：
1. 初始化种群：随机生成一组网络参数（权重、阈值、伸缩因子和平移因子）作为初始种群。
2. 适应度评价：根据网络的预测误差评估每个个体的适应度。
3. 选择操作：按照适应度比例选择优秀的个体进行繁殖。
4. 遗传操作：包括交叉、变异和突变等操作，模拟生物进化过程，产生新一代种群。
5. 终止条件：当达到预设的迭代次数或满足其他停止条件时结束遗传过程。
通过遗传算法的优化，遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的表现优于单独使用BP神经网络和小波神经网络，具有更好的预测稳定性和精度。这表明GWNN模型在处理复杂非线性问题，特别是高铁路基沉降预测时，能够提供更可靠和精确的预测结果，对于高铁安全监测和维护具有重要价值。
遗传小波神经网络是将遗传算法的全局优化特性与小波神经网络的非线性建模能力相结合的一种先进预测技术，尤其适用于处理高铁沉降这类复杂问题。这种技术的应用有助于提升高铁安全管理水平，对我国高速铁路的长期稳定运行提供了理论支持和技术保障。
