【摘 要】
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沉降监测贯穿着建筑物设计期、施工期和运营期的整个过程，是不可忽视的问题，工程技术人员都给予极大的重视和严格的分析。沉降预测方法很多，主要分为两大类，一类是理论方法，一类是
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沉降监测贯穿着建筑物设计期、施工期和运营期的整个过程，是不可忽视的问题，工程技术人员都给予极大的重视和严格的分析。沉降预测方法很多，主要分为两大类，一类是理论方法，一类是基于实测数据的实测数据分析法。由于影响沉降的因素很多且具有不确定性，而各个因素对沉降的影响均表现在沉降数据上，因此第二类方法得到了广泛的应用。本文针对传统沉降预测模型应用中存在的缺陷，研究了小波神经网络沉降预测模型，对基于传统BP算法的小波神经网络进行了优化并应用于工程实例中。主要研究内容如下：1．研究了小波神经网络算法。对基于传统BP算法的小波神经网络局限性进行分析，引入了一种新的无约束优化线搜索，并推导出新线搜索下的DY-HS杂交共轭梯度反向传播算法来训练小波神经网络，改善了基于BP算法小波神经网络易产生收敛于局部极小及速度慢的问题。2．探讨了小波神经网络初始权值的自相关修正法。即将小波神经网络的初始参数设置和小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法。该方法有别于传统网络初始权值的随机赋值，提高了网络的稳定性及收敛精度。3．优化了小波神经网络结构。将新线搜索下的DY-HS杂交共轭梯度反向传播算法和参数初始值的自相关修正法结合运用，采用一种简单的变结构方式来调节隐含层节点数，推导出改进小波神经网络。改进的小波神经网络是对传统基于BP算法的小波神经网络的优化，有效克服了基于BP算法的小波神经网络存在的一些缺陷。4．利用BP神经网络、基于BP算法的小波神经网络和改进的小波神经网络建立沉降时间序列预测模型。将训练样本的选取分为累积沉降和间隔沉降两种方案，对不同工程实例进行预测。通过对比分析预测结果，改进的小波神经网络模型优于其它两种网络模型，且根据不同的沉降状态选取不同训练方案可以获取更高的预测精度。
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