1、“.....系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的,并具有自学习和自适应的能力。在此基础上,国外研究学者又提出了神经网络模型,这种模型由输入层隐藏层及输出层组成,它的结构图如图所示,每层之间都立本文数据基于郑万高铁项目中的高家坪隧道断面的监测数据,高家坪隧道进口段位于襄阳市南漳县李庙镇境内,隧道区域地质构造属剥蚀中低山区,地形呈波状起伏,局部陡峭。该隧道的监测频次为次,基于该监测项目中监测点个月的监测数据建立小目的选取比较重要,这里选用经验公式法来选取。对于小波函数的伸缩平移参数,连接权重的选取,般是在固定区间选取随机数法来确定。阈值函数及阈值的选取由于真实数据和含噪的数据在不同频域中小波系数都有很大的差异,因此要确定好阈值函数......”。

2、“.....以各个监测点的累计沉降量的前期数据作为实验训练样本。小波神经神经网络模型建立流程图图如下其中,为不含误差的数据,为含噪数据,噪声函数,为噪声标准偏差。基于小波神跟网络模型相似,都是以神经网络为基础,不同的是它将网络模型中的隐含层中的型函数用小波函数代替。在运用小波神经网络进行建模时常用的小波函数有草帽小波小波小波,小波等。本实神经网络结构相似,其中隐含层的节点数目的选取比较重要,这里选用经验公式法来选取。对于小波函数的伸缩平移参数,连接权重的选取,般是在固定区间选取随机数法来确定。基于小波神经网络模型的隧道沉降监测分析原稿。训练样本的构成。本,再经过激活函数处理到达输出层,得到计算结果。小波分析理论最开始是由法国的研究学者提出的,它是在傅里叶变换的基础上发展起来的种新的时频局部化分析方法,能够应用于图像处理,信号分析以及些非线性的研如下其中,为不含误差的数据......”。

3、“.....噪声函数,为噪声标准偏差。理论分析人工神经网络是种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之究等领域,能够从多尺度多层次角度来分析问题。后来有研究学者将小波变换和人工神经网络模型相结合,提出了小波神经网络模型,这种模型吸收了两种理论的有点,具有较强的时频性自适应性自学习性非线性及容错性等特点。小波神经网络分析图预测模型累计误差图通过对郑万高铁项目中的高家坪隧道断面个点的累积沉降量进行两种模型的分析预测,可以表明小波神经网络模型的预测结果比传统的神经网络的预测结果更优化,小波神经网络模型的绝对误差基本上都小于网络预测模型,网络模型相比,经过小波函数降噪后再进行预测模型的建立所获得的预测结果精度更高,误差小,在高铁隧道的变形监测研究中有很好的应用前景......”。

4、“.....为了能够直观的看出两种模型中预测效绝对误差基本上都小于网络预测模型,预测结果也能直观的从折线图图图中看出小波神经网络的结果也实测值更接近。运用进行运算处理后得到个点的后期预测值与误差值,为了能够直观的看出两种模型中预测效果更加优越,对个点的预验采用小波函数是非正交小波函数,该函数的具有对称性且表达较为直观,处理起来也较为简单。其函数表达式函数图如下图图小波函数网络结构以及参数的初始化。小波神经网络与神经网络结构相似,其中隐含层的节点数究等领域,能够从多尺度多层次角度来分析问题。后来有研究学者将小波变换和人工神经网络模型相结合,提出了小波神经网络模型,这种模型吸收了两种理论的有点,具有较强的时频性自适应性自学习性非线性及容错性等特点。小波神经网络分析实验基于郑万高铁项目中的高家坪隧道断面的监测数据,以各个监测点的累计沉降量的前期数据作为实验训练样本......”。

5、“.....为不含误差的数据,为含噪数据,噪声函数,为噪声标准偏差。基于小波神小波,小波等。本实验采用小波函数是非正交小波函数,该函数的具有对称性且表达较为直观,处理起来也较为简单。其函数表达式函数图如下图图小波函数网络结构以及参数的初始化。小波神经网络与基于小波神经网络模型的隧道沉降监测分析原稿果更加优越,对个点的预测结果做折线图进行对比分析,如图到图所示,可以看到对训练样本进行降噪后的小波神经网络的预测效果更好,再结合误差分析柱状图图分析,看到没有对数据进行过降噪处理的神经网络模型的误差都要大于小波神经网络模实验基于郑万高铁项目中的高家坪隧道断面的监测数据,以各个监测点的累计沉降量的前期数据作为实验训练样本。小波神经神经网络模型建立流程图图如下其中,为不含误差的数据,为含噪数据,噪声函数,为噪声标准偏差......”。

6、“.....摘要高铁隧道变形监测过程中有很多不确定因素导致获得的监测数据包含很多随机误差,利用小波分析理论先对数据进行降噪处理,再通过小波分析与经典的人工神经网络相结合,建立小波神经网络模型进行预测。与于图像处理,信号分析以及些非线性的研究等领域,能够从多尺度多层次角度来分析问题。后来有研究学者将小波变换和人工神经网络模型相结合,提出了小波神经网络模型,这种模型吸收了两种理论的有点,具有较强的时频性自适应性自学习性非测结果做折线图进行对比分析,如图到图所示,可以看到对训练样本进行降噪后的小波神经网络的预测效果更好,再结合误差分析柱状图图分析,看到没有对数据进行过降噪处理的神经网络模型的误差都要大于小波神经网络模型。基于小波神经网络模究等领域,能够从多尺度多层次角度来分析问题。后来有研究学者将小波变换和人工神经网络模型相结合,提出了小波神经网络模型......”。

7、“.....具有较强的时频性自适应性自学习性非线性及容错性等特点。小波神经网络分析经网络模型的隧道沉降监测分析原稿。图预测模型累计误差图通过对郑万高铁项目中的高家坪隧道断面个点的累积沉降量进行两种模型的分析预测,可以表明小波神经网络模型的预测结果比传统的神经网络的预测结果更优化,小波神经网络模型的神经网络结构相似,其中隐含层的节点数目的选取比较重要,这里选用经验公式法来选取。对于小波函数的伸缩平移参数,连接权重的选取,般是在固定区间选取随机数法来确定。基于小波神经网络模型的隧道沉降监测分析原稿。训练样本的构成。本,预测结果也能直观的从折线图图图中看出小波神经网络的结果也实测值更接近。训练样本的构成。本实验基于郑万高铁项目中的高家坪隧道断面的监测数据,以各个监测点的累计沉降量的前期数据作为实验训练样本。小波神经神经网络模型建立流程图图线性及容错性等特点......”。

8、“.....都是以神经网络为基础,不同的是它将网络模型中的隐含层中的型函数用小波函数代替。在运用小波神经网络进行建模时常用的小波函数有草帽小波小波基于小波神经网络模型的隧道沉降监测分析原稿实验基于郑万高铁项目中的高家坪隧道断面的监测数据,以各个监测点的累计沉降量的前期数据作为实验训练样本。小波神经神经网络模型建立流程图图如下其中,为不含误差的数据,为含噪数据,噪声函数,为噪声标准偏差。基于小波神以相互连接,运算过程由输入层到隐含层,再经过激活函数处理到达输出层,得到计算结果。小波分析理论最开始是由法国的研究学者提出的,它是在傅里叶变换的基础上发展起来的种新的时频局部化分析方法,能够应用神经网络结构相似,其中隐含层的节点数目的选取比较重要,这里选用经验公式法来选取。对于小波函数的伸缩平移参数,连接权重的选取,般是在固定区间选取随机数法来确定......”。

9、“.....训练样本的构成。本波神经网络进行预测,为了体现运用小波神经网络模型的优越性,同时运用神经网络模型进行预测,对比两个模型下的预测结果。理论分析人工神经网络是种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠这是小波去噪和重构函数的关键步骤。如果阈值过小,会产生大量噪音分量,降噪效果不理想阈值过大,会导致数据过度降噪,数据不完整。这里采用启发式阈值法,它是固定阈值法与无偏似然估计阈值方法的结合,结果更优化,公式如下预测模型的建验采用小波函数是非正交小波函数,该函数的具有对称性且表达较为直观,处理起来也较为简单。其函数表达式函数图如下图图小波函数网络结构以及参数的初始化。小波神经网络与神经网络结构相似,其中隐含层的节点数究等领域,能够从多尺度多层次角度来分析问题。后来有研究学者将小波变换和人工神经网络模型相结合......”。