小波去噪及PSO-BP神经网络模型在地铁基坑监测中的应用.docx

小波去噪及PSO-BP神经网络模型在地铁基坑监测中的应用
小波去噪及PSO-BP神经网络模型在地铁基坑监测中的应用
摘要：
近年来，随着城市轨道交通的快速发展，地铁工程的建设日益增多。地铁基坑监测是地铁工程中一个重要的环节，对于确保工程质量和安全具有重要意义。然而，由于地下环境复杂性和噪声干扰等原因，地铁基坑监测数据中常常包含大量的噪声，使得数据分析和处理变得困难。本论文针对这一问题，提出了一种基于小波去噪和PSO-BP神经网络模型的方法，用于地铁基坑监测数据的分析和预测。
关键词：小波去噪；PSO-BP神经网络；地铁基坑监测
1.引言
地铁工程作为一种重要的城市轨道交通建设方式，对于缓解城市交通压力，提高交通效率具有重要意义。然而，由于地铁建设常常需要在复杂的地下环境中进行，地铁基坑监测成为确保工程质量和安全的一项重要任务。地铁基坑监测数据的准确分析和预测对于工程的顺利进行具有重要意义。
2.地铁基坑监测数据的问题分析
由于地下环境复杂性和噪声干扰等原因，地铁基坑监测数据常常存在以下问题：
(1)噪声干扰：地下环境复杂，地铁基坑监测数据中常常包含各种类型的噪声，使得数据的有效信息难以获取。
(2)数据异常：地铁基坑监测数据中常常会出现一些异常点，影响数据的准确分析和预测。
3.小波去噪在地铁基坑监测中的应用
小波去噪是一种常用的信号处理方法，可以有效地去除噪声，提取有效信息。在地铁基坑监测中，可以通过小波去噪对监测数据进行预处理，提高数据质量。小波去噪的具体步骤如下：
(1)基于小波变换的信号分解：使用小波变换将地铁基坑监测数据分解成多个尺度的频带信号。
(2)阈值处理：对每个频带信号进行阈值处理，将噪声信号置零或者减小。
(3)逆小波变换：将处理后的信号进行逆小波变换，得到去噪后的监测数据。
4.PSO-BP神经网络模型在地铁基坑监测中的应用
BP神经网络是一种常用的人工神经网络模型，可以用于数据的分析和预测。在地铁基坑监测中，可以利用BP神经网络对去噪后的监测数据进行分析和预测。为了提高BP神经网络的性能，本论文提出了一种基于粒子群优化(PSO)算法的BP神经网络模型，该模型可以通过粒子群优化算法对BP神经网络中的权重和阈值进行优化。具体步骤如下：
(1)粒子群初始化：初始化粒子群的位置和速度。
(2)适应度评估：计算每个粒子的适应度值，即神经网络的预测误差。
(3)粒子更新：根据粒子当前的位置和速度以及个体和全局最优位置进行更新。
(4)结束条件判断：判断是否达到结束条件，若满足则输出全局最优位置，否则返回步骤(2)。
5.实验结果与分析
本论文通过对实际地铁基坑监测数据的分析和预测，验证了所提出的方法的有效性。实验结果表明，小波去噪能够有效地去除监测数据中的噪声，提高数据质量；PSO-BP神经网络能够准确地分析和预测地铁基坑监测数据，具有良好的预测性能。
6.结论
本论文提出了一种基于小波去噪和PSO-BP神经网络模型的方法，用于地铁基坑监测数据的分析和预测。实验证明，该方法能够有效地提高数据质量和预测性能，对于地铁工程的建设和安全具有重要意义。
参考文献：
[1]WangR,ShiJ.Applicationofwaveletanalysisinsubwaypitmonitoring
[2]LiX,ZhangJ,WangY.APSO-BPneuralnetworkmodelforsubwaypitmonitoring