改进小波神经网络在大坝安全监测预测中的应用研究

"改进小波网络在大坝安全监测中的应用" 大坝安全监测是保障水利设施正常运行和人员安全的关键环节。胥超的研究主要聚焦于如何利用改进的小波神经网络来提升大坝监测数据的预测精度和效率。小波神经网络（Wavelet Neural Network, WNN）是结合了小波理论和神经网络优势的一种模型，尤其适用于非线性、非平稳数据的分析。 小波理论提供了多分辨率分析的能力，能够同时在时间和频率域上分析信号，对于大坝这种结构的形变监测非常适用。神经网络则具有强大的学习和自适应能力，可以捕捉复杂的模式并进行预测。然而，原始的小波神经网络可能在训练过程中存在收敛速度慢和预测精度不高的问题。 胥超的改进策略在于采用L-M（Levenberg-Marquardt）算法与间接平差相结合的方法优化网络训练过程。L-M算法是一种混合梯度下降和牛顿法的优化算法，能够更快地找到函数的局部极小值，从而提高网络的收敛速度。而间接平差则是通过最小化误差平方和来调整网络参数，确保模型的精度。 在实际操作中，该研究在MATLAB环境下构建了改进的小波神经网络模型，并用真实的大坝监测数据进行验证。结果显示，这种方法不仅能够实现快速收敛，而且预测结果准确，证明了改进后的模型在大坝安全监测领域的实用性。 大坝安全监测的数据通常包括位移、应力、渗流压力等多种指标，这些数据的准确预测有助于及时发现潜在的安全隐患。通过小波神经网络的预测，工程师可以更早地识别出可能的异常变化，采取预防措施，防止事故的发生。 总结起来，胥超的研究为大坝安全监测提供了一种有效的数据预测工具，改进的小波网络模型能够应对监测数据的复杂性，提高预测的可靠性和响应速度，对于提升大坝安全管理水平具有重要意义。这一研究不仅对水利工程领域有直接的应用价值，也为其他需要进行复杂数据预测的领域提供了借鉴。