GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法研究
以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法.利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值.应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测.
GNSS自动化监测系统、小波分析、BP神经网络、NAR神经网络、大坝变形预测
P258(专业测绘)
国家杰出青年科学基金项目41525014
2018-03-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
147-150