公路工程
公路工程
공로공정
JOURNAL OF HIGHWAY ENGINEERING
2014年
4期
26-29
,共4页
胡纪元%鸿雁%周吕%陈冠宇
鬍紀元%鴻雁%週呂%陳冠宇
호기원%홍안%주려%진관우
隧道%预测精度%小波神经网络%时间序列模型%遗传神经网络
隧道%預測精度%小波神經網絡%時間序列模型%遺傳神經網絡
수도%예측정도%소파신경망락%시간서렬모형%유전신경망락
tunnel%precision%wavelet neural network%time series model%GA-BP neural net-work
针对单一模型在隧道变形预测上精度不高的问题,提出了一种基于小波分析理论的神经网络模型,该模型克服了 BP神经网络模型存在的收敛速度慢、结构设计盲目、易陷入局部极小点的缺陷,通过将该模型与时间序列模型、Levenberg-Marquardt法 BP神经网络模型、遗传神经网络模型预测的结果比较,可以看出小波神经网络在隧道的变形预测中网络结构更简单、收敛速度更快、预测精度更高。
針對單一模型在隧道變形預測上精度不高的問題,提齣瞭一種基于小波分析理論的神經網絡模型,該模型剋服瞭 BP神經網絡模型存在的收斂速度慢、結構設計盲目、易陷入跼部極小點的缺陷,通過將該模型與時間序列模型、Levenberg-Marquardt法 BP神經網絡模型、遺傳神經網絡模型預測的結果比較,可以看齣小波神經網絡在隧道的變形預測中網絡結構更簡單、收斂速度更快、預測精度更高。
침대단일모형재수도변형예측상정도불고적문제,제출료일충기우소파분석이론적신경망락모형,해모형극복료 BP신경망락모형존재적수렴속도만、결구설계맹목、역함입국부겁소점적결함,통과장해모형여시간서렬모형、Levenberg-Marquardt법 BP신경망락모형、유전신경망락모형예측적결과비교,가이간출소파신경망락재수도적변형예측중망락결구경간단、수렴속도경쾌、예측정도경고。
Based on the fact that single model’s prediction precision in tunnel deformation monito-ring is not very high,this paper proposes a Neural Network model based on Wavelet analysis theory, which can overcome slow convergence speed,blindness of structure design and local minimum of BP Neural network.Compared with time series model,Levenberg-Marquardt BP Neural Network model,and GA-BP Neural Network model,prediction results show that Wavelet Neural Network model has a simple network structure,faster convergence speed and higher prediction precision in tunnel deformation monito-ring.