所有作者：胥超
作者单位：河海大学 测绘科学与技
论文摘要：为了保证大坝在其工作运营阶段的安全，避免人民生命财产的损失，需要对大坝进行安全监测。对大坝监测数据的预测是大坝安全监测的重要内容。本文对大坝监测数据预测模型--小波神经网络进行研究，分析了影响网络收敛速度及预测精度的原因，利用L-M算法与间接平差相结合的理论对小波神经网络训练方法及参数初始化作出了改进。在matlab平台上进行建模对一组实测数据进行预测，得到了较快的收敛速度。模型的预测精度表明该方法切实可行，能够在大坝安全监测领域中实际应用。
关键词： 小波理论 神经网络 算法改进 大坝安全监测
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