【摘 要】
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隧道围岩监测数据中含有大量的随机误差，为了消除或削弱随机误差的干扰，通常对观测数据进行降噪处理。基于小波分析理论，利用小波降噪技术，以某隧道的围岩监测数据为倒，选择了db3
【机 构】
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吉林大学建设工程学院,台州市诸永高速公路建设指挥部
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隧道围岩监测数据中含有大量的随机误差，为了消除或削弱随机误差的干扰，通常对观测数据进行降噪处理。基于小波分析理论，利用小波降噪技术，以某隧道的围岩监测数据为倒，选择了db3小波函数和heursure软阈值对围岩接触压力进行降噪处理，并用5—15—1BP神经网络对降噪前后的结果进行了预测比较，训练步数分别为2448步和450步，未降噪的围岩压力预测的误差总体上要比降噪后的误差大。实际计算结果表明，小波去噪合理有效，能够敏感识别观测噪声和有用信息，适合于隧道围岩监测的数据分析。
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