提升小波多尺度分解法与RBF神经网络在混凝土重力坝应力监测中的应用
简介
摘要∶将混凝土坝的应力监测数据视为一组含有不同频率信号的时间序列，针对信号中的低频信号和高频信号，采用提升小波的多尺度分解法提取混凝土坝应力的时效分量、水压和温度分量以及噪声分量，采用计算信噪比极大值的方法提取周期性分量中的水压、温度分量和噪声分量，得到最优的去噪效果。使用RBF神经网络对去噪信号进行建模，预测结果表明，该模型能够很好地反映混凝土坝应力变化的趋势和规律，可应用于混凝土坝安全监测中。
摘要∶将混凝土坝的应力监测数据视为一组含有不同频率信号的时间序列，针对信号中的低频信号和高频信号，采用提升小波的多尺度分解法提取混凝土坝应力的时效分量、水压和温度分量以及噪声分量，采用计算信噪比极大值的方法提取周期性分量中的水压、温度分量和噪声分量，得到最优的去噪效果。使用RBF神经网络对去噪信号进行建模，预测结果表明，该模型能够很好地反映混凝土坝应力变化的趋势和规律，可应用于混凝土坝安全监测中。
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