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基于小波神经网络的沉降模型分析研究的中期报告
1.研究背景和意义：
在土木工程中，沉降是一种不可避免的现象。土地沉降可能会影响建筑物的稳定性，因此对沉降现象进行研究具有重要的理论和应用价值。沉降预测模型是沉降研究中的重要模型之一，它可以通过对土地和建筑物特性分析，预测未来可能出现的沉降情况。
传统的沉降模型通常采用经验公式或传统的统计学方法进行预测，这些方法的效果受到多种因素的影响。近年来，随着神经网络技术的发展，研究人员开始将神经网络应用于沉降预测模型中，并取得了一定的成果。
然而，传统的神经网络模型在处理沉降预测问题时可能存在一些问题，例如无法有效处理多尺度数据、模型泛化能力差等等。因此，本研究提出了基于小波神经网络的沉降预测模型，旨在通过使用小波变换技术降低数据的维度和提高数据的可识别性，从而提高模型的预测精度和稳定性。
2.研究内容：
本研究的主要研究内容包括以下几个方面：
（1）对传统的神经网络模型的优缺点进行深入分析，分析神经网络模型在沉降预测中的适用性。
（2）对小波基本原理进行研究，以及小波变换在数据降维和特征提取中的作用进行探究。
（3）设计基于小波神经网络的沉降预测模型，并进行网络结构和参数的优化。
（4）对沉降数据进行特征分析和预处理，使其适合用于小波神经网络模型的输入。
（5）使用收集到的数据对所设计的基于小波神经网络的沉降预测模型进行实验验证，并进行模型评估和分析，比较其预测精度和稳定性与传统神经网络模型之间的差异性。
3.预期成果：
通过本研究，我们预计可以得到基于小波神经网络的沉降预测模型，并通过与传统神经网络模型的比较，分析小波神经网络模型的优势和不足之处。同时，我们还能够对沉降数据的特征进行进一步的探究，并提高沉降数据的预测精度和稳定性，为土木工程中沉降研究提供一种新的方法和思路。