小波人工神经网络在建筑沉降预测中的应用研究的中期报告.docx

小波人工神经网络在建筑沉降预测中的应用研究的中期报告 本文是关于小波人工神经网络在建筑沉降预测中应用研究的中期报告。 1. 研究背景 建筑沉降是一个普遍存在的问题，尤其对于高层建筑、桥梁等大型建筑来说，沉降问题更为突出。如果能够及时准确地预测建筑沉降，就可以采取相应的措施来减小建筑对周围环境的影响和损害，保证建筑的安全稳定。 传统的建筑沉降预测方法存在一些问题，例如预测精度低、计算量大、模型参数难以确定等。为了解决这些问题，我们考虑使用小波人工神经网络来进行建筑沉降预测，以期提高预测精度和效率。 2. 研究内容 本研究的主要内容包括以下几个方面： （1）建立小波人工神经网络模型：采用小波分析方法对建筑沉降数据进行特征提取，并利用神经网络算法建立预测模型。 （2）数据采集与预处理：收集建筑沉降数据，并对数据进行清洗、归一化处理。 （3）模型参数优化：采用遗传算法等优化算法对模型参数进行优化，提高预测精度。 （4）模型评估与比较：通过对比小波人工神经网络预测模型与传统预测模型的预测结果，评估模型的有效性和优越性。 3. 研究进展 截止目前，我们已完成建筑沉降数据的采集和预处理工作，获得了较为完整的数据集，并进行了小波分析，提取了数据的特征。此外，我们还完成了小波人工神经网络模型的搭建和初步训练，初步掌握了优化算法的实现方法。 4. 预期成果 本研究的预期成果如下： （1）建立基于小波人工神经网络的建筑沉降预测模型，提高预测精度和效率。 （2）获得一批完整的建筑沉降预测数据集，可用于后续建筑沉降研究和实际工程应用。 （3）提供新的思路和方法，为建筑沉降预测研究和相关工程实践提供参考。