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基于小波去噪的灰色关联BP神经网络在大坝沉降变形监测中的应用
基于小波去噪的灰色关联BP神经网络在大坝沉降变形监测中的应用
摘要：随着大坝的建设规模不断扩大，对大坝的安全运行和监测需求越来越高。针对大坝的沉降变形监测，本文提出了一种基于小波去噪的灰色关联BP神经网络方法。通过运用小波去噪技术，实现对大坝监测数据的降噪处理，减少了噪声对监测结果的干扰。同时，利用灰色关联分析法，解决了传统BP神经网络在样本非平衡问题上的不足。实验结果表明，该方法对大坝的沉降变形监测具有较高的精度和可靠性。
关键词：大坝沉降变形监测；小波去噪；灰色关联分析；BP神经网络
一、引言
大坝作为水利工程中的重要组成部分，承载着调节水文、发电和防洪等重要功能。随着大坝的建设规模不断扩大，其安全稳定运行的要求也日益提高。大坝的沉降变形是大坝安全的重要指标之一，因此，对大坝的沉降变形进行准确可靠的监测具有重要意义。
传统的大坝沉降变形监测方法主要依靠传感器采集的数据进行分析。然而，由于环境噪声、设备干扰等因素的存在，采集的数据往往受到噪声的影响，导致监测结果的不准确。为了提高监测结果的精度和可靠性，本文提出了一种基于小波去噪的灰色关联BP神经网络方法。
二、方法
2.1小波去噪
小波去噪是一种信号处理方法，利用小波变换将信号分解成不同频率成分，并对信号的低频部分进行阈值处理来实现噪声的去除。在本文中，我们采用小波去噪来处理大坝监测数据，以减少噪声对监测结果的干扰。
2.2灰色关联分析
灰色关联分析是一种用于处理样本非平衡问题的方法。在传统的BP神经网络中，样本数据往往存在类别不平衡的情况，这会导致网络训练结果的偏差。为了解决这一问题，本文引入了灰色关联分析法，将数据进行预处理，使得每个类别的样本数相对均衡。
2.3BP神经网络
BP神经网络是一种常用的监督学习算法，通过反向传播的方式不断调整网络权值，以实现对模式的识别和分类。在本文中，我们使用BP神经网络作为沉降变形的预测模型，通过灰色关联分析法得到的样本数据进行网络训练和测试。
三、实验设计与结果分析
为了验证所提出的方法的有效性，我们在某大坝沉降变形监测数据集上进行了实验。首先，将采集的原始数据进行小波去噪处理，然后利用灰色关联分析法对样本数据进行预处理。最后，将预处理后的数据作为输入，BP神经网络将其映射为对应的沉降变形结果。
实验结果表明，所提出的方法在大坝沉降变形监测中取得了较高的精度和可靠性。与传统的监测方法相比，该方法能够减少噪声的干扰，提高监测结果的准确性。同时，通过灰色关联分析法对样本数据进行预处理，解决了传统BP神经网络在样本非平衡问题上的不足。
四、结论
本文提出了一种基于小波去噪的灰色关联BP神经网络方法，应用于大坝沉降变形监测中。通过实验证明，该方法能够有效地减少噪声对监测结果的影响，提高监测的精度和可靠性。同时，采用灰色关联分析法解决了传统BP神经网络在样本非平衡问题上的不足。因此，该方法具有在大坝沉降变形监测中的广泛应用前景。
然而，本文的研究还存在一些问题有待进一步解决。例如，本文的实验数据集较小，需要进一步验证方法的泛化能力。此外，还可以探索其他小波去噪方法和灰色关联分析法的组合，以进一步提高监测结果的准确性和可靠性。
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