基于小波分析与神经网络的变形模型分析研究

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1、分类号_______________________密级_____________________UDC_______________________学号_____________________硕士学位论文ThesisforMaster^Degree论文题目基于小波分析与神经网络的变形模型分析研究申请学位类别全日制专业硕士测绘工程专业名称陈立三研究生姓名马大喜教授导师姓名、职称二〇一五年一月学位论文独创性声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下迸行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注旬致逮的迪方外.论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成

2、果，也不包含已获得江西理工大学育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的見做了明确的说明并表示谢意。申请学位论文与资料若有不实之处.本人承担一艾栏关责任1研究生签名：时间：年a弓lie学位论文版权使用授权书本人完全了解江西理工大学关于收集、保存、使用学位论文的规定.•即学校有权保存按要求提交的学位论文印刷本和电子版本，学校有权将学位论文的全部或者部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅；学校有权按有关规定向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。本人允许本学位论文被查阅和借阅，同意学校向国家有关部门或机构送

3、交论文的复印件和电子版，并通过网络向社会公众提供信息服务。保密的学位论文在解密后适用本授权书学位论文作者签名（手写）：导师签名（手写）：滅签字日期年u月U日签字日期：>卬年k月日分类号：密级：学号：6120120410单位代码：10407硕士学位论文基于小波分析与神经网络的变形模型论文题目:分析研究研究方向变形预测专业名称测绘工程研究生姓名陈立三导师姓名、职称马大喜教授2015年1月6日江西·赣州江西理工大学硕士学位论文摘要摘要变形监测贯穿建筑物从施工到投入生产的整个过程，通过变形监测，可以及时掌握建筑物的变形规律。建立建筑物的变形预测模型，发现异常情况迅速采取保护

4、措施，以确保建筑物能正常安全运营。由于卫星导航定位技术，三维激光扫描技术等先进技术的发展与应用，变形监测的数据越来越复杂，如何从大量监测数据信息中有效的提取与挖掘有用信息，及时做出变形预测，具有重要意义。变形分析的重要部分是变形预测，预测前的数据处理同样非常重要。本论文主要研究小波分析与神经网络的变形分析模型，包括：①研究非线性小波变换阈值去噪方法；②研究基于标准粒子群算法的优化改进方法；③研究基于小波分析、神经网络和粒子群算法结合的综合模型预测方法。论文针对变形数据噪声的复杂多样性，从理论上提出了非线性小波变换阈值法去噪新方法，通过构建一类新阈值函数达到更好的去噪

5、目的。对不同的信号进行去噪实验，取得较好实验效果。为获取更佳的去噪效果，本文进一步研究了小波变换的最佳小波分解层数的确定、最优小波基的选择问题，并进行效果实验。建立BP神经网络变形预测模型、小波分析与人工神经网络辅助性结合、小波分析与神经网络嵌入式结合的小波神经网络模型。梯度下降法虽然可以寻优，但其容易陷入局部极值。为克服这一缺点，本文引入粒子群算法优化小波神经网络模型。针对标准粒子群算法易于早熟的缺陷，构造了一种新的粒子群算法，结合遗传变异算子的自应惯性权重优化算法，实验证明改进的粒子群算法寻优能力比标准粒子群算法更好。将人工神经网络的强有力逼近能力与小波分析的局

6、部放大功能、粒子群算法的寻优能力结合起来，组建二者的综合模型，更好的实现对变形监测数据的预报分析，为非线性预测提供了一种新的方法。关键词：小波分析；信号降噪；人工神经网络；粒子群算法；沉降预测江西理工大学硕士学位论文英文摘要AbstractDeformationmonitoringthroughoutthebuildingfromtheconstructiontothewholeprocessofproduction,throughthedeformationmonitoring,canintimetomasterthedeformationlawofbuildin

7、gs,thestructureofthedeformationforecastmodelissetup,foundtheabnormalsituationrapidlytakeprotectivemeasures,toensurethesafetyofbuildingscannormaloperation.Becauseofthesatellitenavigationandpositioningtechnology,3dlaserscanningtechnologyandotheradvancedtechnologydevelopmentandapplicati