本文關(guān)鍵詞：BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵隧道變形分析中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,交通日趨復(fù)雜,為了緩解交通壓力,地鐵建設(shè)開始快速發(fā)展,地鐵建設(shè)也成為了大都市發(fā)展的重要領(lǐng)域。為了確保地鐵的安全運(yùn)行,需要實(shí)時(shí)了解和掌握地鐵隧道的變形情況,對(duì)地鐵隧道結(jié)構(gòu)中可能出現(xiàn)的安全隱患做處理,地鐵隧道的變形監(jiān)測(cè)變得至關(guān)重要。目前,在地鐵隧道變形分析中應(yīng)用較多的數(shù)據(jù)處理方法有:回歸分析法、時(shí)間序列分析模型、灰色系統(tǒng)分析模型、卡爾曼濾波模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等方法。本文主要應(yīng)用的是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也是應(yīng)用比較多的一種動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)處理方法,它是在網(wǎng)絡(luò)上調(diào)整權(quán)值和閾值的算法。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練學(xué)習(xí)過(guò)程中,會(huì)存在一些問(wèn)題,如模型收斂速度慢和容易陷入局部最小,需要針對(duì)傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做出一些改進(jìn),例如:附加動(dòng)量法和自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率,有效改善了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和避免了出現(xiàn)局部極小點(diǎn);利用小波函數(shù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn),再次提高網(wǎng)絡(luò)的收斂速度以及避免局部極小點(diǎn)的出現(xiàn);建立BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)地鐵隧道變形數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。本文在查閱大量的文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上,首先闡述總結(jié)了變形監(jiān)測(cè)的意義、地鐵變形監(jiān)測(cè)的目的和意義、地鐵變形監(jiān)測(cè)技術(shù)的發(fā)展概況及常用數(shù)據(jù)處理方法等;在小波分析理論中,描述了幾種常用小波函數(shù),例如,Harr小波函數(shù)、Daubechies小波、Symlets小波、Morlet小波函數(shù)、Mexican Hat小波等;其次詳細(xì)的闡述了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、模型和算法;小波分析與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合方式,原理、模型、算法;最后結(jié)合實(shí)例分析,利用MATLAB軟件編寫數(shù)據(jù)處理程序,對(duì)地鐵隧道觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,對(duì)兩種預(yù)測(cè)模型的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。最后對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)概括,提出BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足和發(fā)展需求。
【關(guān)鍵詞】：變形監(jiān)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波分析 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
【學(xué)位授予單位】：東華理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U231;U456.3;TP183
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-9
• 1 緒論9-15
• 1.1 地鐵隧道變形監(jiān)測(cè)的目的和意義9
• 1.2 地鐵隧道的變形監(jiān)測(cè)技術(shù)9-11
• 1.3 地鐵隧道變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理的方法11-14
• 1.4 本文研究的主要內(nèi)容14-15
• 2 小波分析15-22
• 2.1 小波分析的發(fā)展15
• 2.2 小波變換的定義15-16
• 2.3 多分辨率分析和Mallat算法16-17
• 2.3.1 多分辨率分析16-17
• 2.3.2 Mallat算法17
• 2.4 小波基函數(shù)17-19
• 2.5 小波的分解與重構(gòu)19
• 2.6 小波函數(shù)的選取19-21
• 2.7 本章總結(jié)21-22
• 3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用22-35
• 3.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述22
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)22-23
• 3.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元模型23-25
• 3.3.1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理的數(shù)學(xué)模型23-24
• 3.3.2 轉(zhuǎn)移函數(shù)24-25
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法25-28
• 3.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)28-29
• 3.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)28
• 3.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)28-29
• 3.6 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)方法29-30
• 3.6.1 增加動(dòng)量項(xiàng)的BP算法29
• 3.6.2 自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法29-30
• 3.7 算例分析30-34
• 3.8 本章總結(jié)34-35
• 4 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及其應(yīng)用35-54
• 4.1 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述35
• 4.2 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類35-36
• 4.3 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法36-37
• 4.4 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型37-39
• 4.5 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序?qū)崿F(xiàn)39-41
• 4.6 BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵隧道變形分析中的應(yīng)用41-53
• 4.6.1 模型的確定42-45
• 4.6.2 模型的訓(xùn)練和預(yù)測(cè)45-53
• 4.7 本章總結(jié)53-54
• 5 總結(jié)與展望54-56
• 5.1 總結(jié)54
• 5.2 展望54-56
• 致謝56-58
• 參考文獻(xiàn)58-60

【相似文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：BP小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地鐵隧道變形分析中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：442027