小波神经网络模型在高铁路基沉降预测中的应用研究.pdf

【小波神经网络模型在高铁路基沉降预测中的应用研究】 摘要中提到，小波神经网络模型被应用于高铁路基沉降预测，目的是提高变形监测数据预测的精度和可靠性，增强神经网络预测方法的稳定性。小波分析与BP神经网络结合形成的模型，即小波神经网络，被用于处理高铁路基沉降监测数据。通过对比实验数据，证明了紧致型小波神经网络预测模型在处理路基动态变形监测数据时表现出较好的预测稳定性和精度。 关键词涉及了以下几个核心概念： 1. **小波分析**：小波分析是一种数学工具，能够对信号进行多尺度、多分辨率的分析，特别适合于捕捉信号的局部特征。在高铁路基沉降预测中，小波分析可以有效地提取沉降过程中的时间频率信息，从而提供更精确的预测依据。 2. **神经网络**：神经网络是模拟人脑神经元工作原理的计算模型，通过学习和调整权重来实现数据的处理和预测。BP（Backpropagation）神经网络是最常见的监督学习神经网络，通过反向传播算法更新权重，以减小预测误差。 3. **松散型和紧致型小波神经网络**：这两种类型的小波神经网络结构不同，松散型网络结构相对自由，适应性较强，而紧致型网络则具有更好的收敛性和预测性能。在沉降预测中，紧致型小波神经网络表现更优。 4. **沉降监测**：这是对基础设施，如铁路路基，进行长期连续的沉降量测量，以评估其稳定性，防止因沉降引发的安全问题。高铁路基的沉降预测对于保障高速列车运行安全至关重要。 5. **数据建模**：通过对历史沉降数据的建模，可以预测未来的沉降趋势，小波神经网络模型就是一种有效的数据建模方法。它结合了小波分析的时频特性分析和神经网络的非线性建模能力，提高了预测的准确性。 在实际应用中，首先对沉降监测数据进行小波分析，分解成不同尺度和频率的成分，然后利用神经网络进行学习和训练，构建预测模型。模型通过不断迭代优化，调整网络权重，使得预测结果尽可能接近真实沉降情况。实验表明，紧致型小波神经网络模型在处理动态变化的数据时，其预测的稳定性和精度优于其他模型。 总结来说，这篇研究展示了如何利用小波神经网络模型提升高铁路基沉降预测的准确性和稳定性。这一技术的应用对于保障高速铁路的安全运行、早期发现并预防潜在风险具有重要意义。未来的研究可能会进一步优化网络结构，提升预测效率，以及探究更复杂环境下的沉降预测。