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小波神经网络在高速铁路变形监测中的应用
| 论文题名： | 小波神经网络在高速铁路变形监测中的应用 |
| 关键词： | 高速铁路;线下工程;变形监测;小波神经网络 |
| 摘要： | 随着社会的进步与国民经济的不断发展，我国高速铁路的建设正以前所未有的速度向前推进。高速铁路是一个庞大复杂而精细的系统工程，要求各个环节精准施工。其中作为轨道基础的线下工程，其沉降控制是提供高速度、高平顺和高稳定性轨道的首要条件，同时，由于我国的地质结构比较复杂，作为长大线型的高速铁路，线下工程的沉降变形监测显得极为重要。因此，高速铁路线下工程沉降的安全监测、监测数据处理及监测的评价分析，是确保施工及运营安全的重要保障，必须选择有效的监测手段和数据处理方法。 本文根据高速铁路线下工程的变形监测数据处理的特点和存在的实际问题，将小波神经网络在高速铁路沉降变形监测数据处理中进行应用研究，并结合某高速铁路的监测数据进行应用。主要内容如下： 本文首先介绍了国内外高速铁路的发展现状，对高速铁路的线下工程特点进行了概述，并对变形监测技术和监测的意义进行了讨论。介绍了小波分析以及小波去噪的相关理论，阐述了神经网络理论及BP神经网络的建模与算法，综述了目前现有BP神经网络一些改进算法，通过实例分析，验证了加入动量项改进的BP算法比传统的BP算法更具有优越性。 重点研究了小波神经网络的松散型小波神经网络和紧致型小波神经网络两种模型建立方法，通过实例分析，验证了紧致型小波神经网络模型在沉降变形监测数据处理方面精度更好，迭代次数更少，收敛速度更快的优点。并将其应用于线下工程沉降变形监测的数据处理，验证了小波神经网络在高铁沉降变形监测数据处理方面比BP神经网络模型精度更高，迭代次数更少，收敛速度更快。结合某高速铁路线下工程沉降变形监测数据，运用紧致型小波神经网络模型对其进行处理，与传统的BP网络和松散型小波神经网络模型对比，结果显示松散型小波神经网络模型优于传统的BP网络，紧致型小波神经网络模型优于传统的BP网络和松散型小波神经网络模型，紧致型小波神经网络模型预测曲线吻合良好，因此，在高速铁路线下工程沉降的允许范围内，可以通过该方法对监测数据进行处理。 以上研究表明，采用小波神经网络模型对高速铁路变形监测数据进行处理，结果能满足工程的需要，具有较好的实用价值。 |
| 作者： | 陈启华 |
| 专业： | 大地测量学与测量工程 |
| 导师： | 文鸿雁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 桂林理工大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
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