【摘 要】
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以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形
【机 构】
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武汉大学卫星导航定位技术研究中心; 武汉大学测绘学院;
【基金项目】
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国家杰出青年科学基金项目(41525014)
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以GNSS自动化监测系统的大坝变形预测方法为主要研究目的,针对大坝GNSS自动化监测数据大样本、高采样率、连续等特点,提出了一种结合小波分析与BP、NAR神经网络预测大坝变形的新方法。利用多尺度小波分析对GNSS大坝变形数据序列进行分解与重构,对重构后的低频近似序列采用BP神经网络进行建模预测,对重构后的高频细节序列采取NAR动态神经网络进行建模预测,最后叠加各尺度下预测结果获得大坝变形预测值。应用结果表明,该方法预测精度高、泛化性能好,可广泛应用于采用GNSS自动化监测系统的大坝变形预测。
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