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基于小波去噪的BP神经网络在变形监测中的应用
基于小波去噪的BP神经网络在变形监测中的应用
摘要：随着科技的不断发展和社会的进步，对于变形监测的需求越来越迫切。传统的监测方法受到噪声的影响，导致监测结果的准确性不高。为此，本文提出了一种基于小波去噪的BP神经网络在变形监测中的应用方法。首先，我们利用小波去噪技术对监测数据进行去噪处理，从而提高监测数据的质量。然后，将去噪后的监测数据输入到BP神经网络中进行训练，通过优化BP神经网络的权重和阈值，得到准确的变形监测结果。实验结果表明，该方法能够有效地去除噪声干扰，准确地监测变形。
关键词：小波去噪；BP神经网络；变形监测；噪声干扰
1.引言
随着经济的发展和城市建设的快速扩张，变形监测在土木工程、地质勘探和环境监测等领域越来越受到重视。变形监测的目的是在变形发生之前及时发现并采取相应的措施，以保证工程的安全和稳定性。然而，由于监测数据受到噪声的干扰，导致监测结果的准确性不高。因此，如何准确地监测变形成为一个重要的问题。
2.相关工作
在过去的几十年中，研究人员提出了各种各样的方法来解决变形监测问题。其中，小波去噪和BP神经网络是两种常用的方法。
2.1小波去噪
小波去噪是一种基于小波变换的信号处理方法，可以有效地去除噪声干扰。通过对信号的小波分解和重构，可以将信号分解为具有不同频率和幅度的小波系数。然后，采用适当的阈值函数将小波系数进行处理，去除噪声的同时保留有用信息。最后，通过反变换将处理后的小波系数重构为去噪后的信号。小波去噪已被广泛应用于信号处理、图像处理和声音处理等领域。
2.2BP神经网络
BP神经网络是一种常见的人工神经网络，具有较强的非线性建模能力和逼近能力。它通过多层神经元之间的连接权重和阈值进行训练，从而实现对输入数据的模式识别和分类。BP神经网络已被广泛应用于模式识别、预测分析和控制系统等领域。
3.方法介绍
本文提出的基于小波去噪的BP神经网络方法具体如下：
3.1小波去噪
首先，对变形监测的原始数据进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。然后，采用软、硬阈值函数将小波系数进行处理。软阈值函数将小于某个阈值的小波系数设置为0，而硬阈值函数将小于某个阈值的小波系数完全去除。最后，通过反变换将处理后的小波系数重构为去噪后的信号。
3.2BP神经网络
将去噪后的监测数据输入到BP神经网络中进行训练。BP神经网络的输入层包含与监测数据维度相等的神经元，隐藏层的神经元数量可根据需要进行调整，输出层的神经元数量为1。对于每个输入数据，通过前向传播计算输出值，并与实际值进行比较。然后，通过反向传播调整网络的权重和阈值，使得网络的输出尽可能接近实际值。通过多次迭代，最终得到准确的变形监测结果。
4.实验与结果
本文设计了一组实验来验证所提方法的有效性。首先，收集一组包含噪声的变形监测数据作为输入。然后，对输入数据进行小波去噪处理，得到去噪后的监测数据。最后，将去噪后的数据输入到BP神经网络中进行训练，得到变形监测结果。
实验结果表明，所提方法能够有效地去除噪声干扰，提高监测结果的准确性。与传统的变形监测方法相比，该方法具有更高的精度和稳定性。
5.结论
本文提出了一种基于小波去噪的BP神经网络在变形监测中的应用方法。实验结果表明，该方法能够有效地去除噪声干扰，准确地监测变形。这对于保证工程的安全和稳定性具有重要意义。未来的研究可以探索更多的小波去噪方法和优化算法，进一步提高监测结果的精度和稳定性。
参考文献：
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[2]张超，赵云.基于BP神经网络的变形监测方法研究[J].交通运输工程与信息学报，2018，18(5)：1-6.
[3]黄蓉，刘鹏.BP神经网络在变形监测中的应用研究[J].工程勘察，2019，47(2)：85-89.