小波神经网络在变形监测数据处理中的应用开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济和社会的快速发展，各种工程建设项目日益增多，例如桥梁、隧道、高层建筑、边坡等。

这些工程结构的安全性至关重要，而变形监测是保障工程安全的重要手段之一。

变形监测通过对工程结构进行长期、连续的观测，获取其在时间和空间上的变形信息，为工程安全预警、状态评估和灾害预报提供科学依据。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在变形监测数据处理方面展开了大量研究，并取得了丰硕成果。

以下将分别从国内外研究现状进行综述：

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.小波神经网络理论研究:深入研究小波神经网络的原理、结构特点、算法类型及其优缺点，分析其在处理变形监测数据方面的优势和适用性，为后续研究奠定理论基础。

2.变形监测数据分析:收集并分析典型的变形监测数据，研究其特点、规律和潜在问题，为小波神经网络模型的设计和参数优化提供依据。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、数值模拟和实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研阶段:查阅国内外相关文献，了解变形监测技术、小波神经网络理论以及其在相关领域应用的最新研究成果，为本研究提供理论基础和参考依据。

2.数据获取与分析阶段:收集整理典型的变形监测数据，分析其类型、特点、规律和潜在问题，为模型构建和参数优化提供依据。

3.模型构建与优化阶段:基于小波神经网络理论，结合变形监测数据的特点，设计合适的小波神经网络模型结构，选择合适的激活函数、学习率、训练算法等参数，并利用仿真数据对模型进行初步训练和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.模型创新:针对变形监测数据的特点，结合小波分析和神经网络的优势，构建新型的小波神经网络模型，以提高模型的精度和效率。

2.方法创新:探索适用于变形监测数据的小波神经网络训练算法和参数优化方法，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。

3.应用创新:将小波神经网络应用于变形监测数据处理，解决传统方法在处理非线性、非平稳信号方面的局限性，为变形监测数据处理提供新的思路和方法。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 王瑞,张勤,党选举.基于小波神经网络的变形监测数据处理方法研究[j].测绘与空间地理信息,2021,44(06):172-176.

2. 冯宝,陈晓东,黄腾.基于eemd-lstm-attention的变形监测数据处理方法[j].测绘科学,2023,48(04):34-41.

3. 郭彦双,王宏伟,李星星,等.基于小波变换和bp神经网络的边坡变形预测[j].人民黄河,2021,43(07):110-115 121.