小波神经网络和卡尔曼滤波在边坡变形预测中的应用

作     者：施炳军 刘湘 廖绍忠 

作者机构：云南奕辉建筑设计有限公司云南昆明650500 广州鑫广源电力设计有限公司广东广州510000 中国有色金属工业昆明勘察设计研究院有限公司云南昆明650500 

出 版 物：《中文科技期刊数据库（全文版）工程技术》 

年 卷 期：2020年第10期

页      码：92-93页

摘      要：变形是边坡工程结构反馈出的宏观信息,对变形的监测和数据的有效利用在工程中具有重要意义。卡尔曼滤波具有提高监测数据有效性的优点和小波神经网络良好的时频局域化特性和自学习功能,首先运用卡尔曼滤波对监测数据进行初优化处理,然后结合小波神经网络建立变形预测模型,再对实际工程进行变形预测。结果表明该模型对边坡变形的预测到达了良好的效果。

主 题 词：边坡工程 卡尔曼滤波 小波神经网络 变形预测 

学科分类：08[工学] 080104[080104] 0815[工学-矿业类] 0801[工学-力学类] 

馆 藏 号：203122089...