CAJ | 학술논문

利用传感器监测大坝安全特征量从而实时掌握大坝安全状况是目前较为常见的安全监控手段.噪声干扰是传感器数据输出的重要问题,严重影响建模分析的精度.针对传统线性滤波的不足,提出了基于RBF神经网络的非线性神经网络滤波器,该模型克服了传统线性滤波对非高斯噪声处理时的缺点,且不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强.采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统建立Simulink仿真模型.该技术应用在大坝监测数据处理中,取得了良好的效果.
이용전감기감측대패안전특정량종이실시장악대패안전상황시목전교위상견적안전감공수단.조성간우시전감기수거수출적중요문제,엄중영향건모분석적정도.침대전통선성려파적불족,제출료기우RBF신경망락적비선성신경망락려파기,해모형극복료전통선성려파대비고사조성처리시적결점,차불수요관우수입신호화조성적선험지식,비선성영사능력강.채용자괄응조성저소기본원리,구조RBF신경망락자괄응려파기,연후침대해계통건립Simulink방진모형.해기술응용재대패감측수거처리중,취득료량호적효과.