基于小波和神经网络拱坝变形预测的组合模型研究 (2006年)

传统方法只能近似地描述拱坝变形与各影响因子之间的关系。文章以小波变换提取影响大坝变形的主要影响因子--温度与水位的有效信息和大坝变形信息一起作为输入，实测变形值作为输出，通过对模型的合理优化和有效的数据处理，成功建立了拱坝变形的BP监控预测分析网络模型。通过模型的运算，得出了满意的结果，并且模型的预测精度较高。