基于时间序列的变形监测与GABP网络模型研究

简介：
本研究聚焦于利用时间序列分析进行精确的变形监测，并提出了一种改进的GABP（遗传算法优化的BP神经网络）模型，以提高预测精度和可靠性。 变形监测是指利用各种技术手段对建筑物、桥梁、大坝等结构物的形变特征进行长期且连续地观测与分析。这些数据通常具有时间序列特性，可用于预测未来的发展趋势。 本研究探讨了如何使用遗传算法优化后的BP神经网络模型（GA-BP）来处理变形监测的数据分析问题。这种方法旨在解决传统的时间序列预测模型结构和参数确定的复杂性以及BP神经网络在训练过程中可能出现收敛速度慢及容易陷入局部最优解的问题。 时间序列分析是一种统计技术，通过研究变量随时间的变化规律来进行未来趋势的预测。ARMA（自回归移动平均）模型是常用的一种时间序列预测方法，它结合了自回归和移动平均两种模式的优点来描述数据变化的趋势，并适用于非线性关系的模拟。而BP神经网络则因其能够较好地处理这类复杂的关系，在这种情况下表现出色。 然而，传统的BP神经网络在面对复杂的优化问题时会遇到训练速度慢以及容易陷入局部最优解的问题，这导致了模型性能不佳的情况发生。为解决这些问题，科研人员提出了一些改进算法，其中遗传算法（GA）是一个具有代表性的例子。 遗传算法是一种基于自然选择和生物进化原理的搜索技术，用于处理复杂的优化问题。通过编码、选择、交叉及变异等操作模拟自然界中的进化过程，它具备强大的全局搜索能力，并且不容易被局部最优解所限制。在本研究中，GA-BP模型利用了遗传算法来优化BP神经网络结构和参数设置。 建立GA-BP模型的过程包括几个步骤：首先是遗传算法部分，涉及实数编码、适应度函数定义以及选择、交叉和变异等操作；其次是关注于反向传播的BP神经网络方面。实数编码方案可以减少种群个体长度，提高计算效率。适应度函数衡量了个体在环境中的生存能力，在本研究中是通过输出误差平方来评估模型性能。 最终的目标是在Matlab仿真环境中验证GA-BP模型的效果，并展示了其较快收敛速度和较高预测精度的特点。这表明该方法对于变形监测领域具有重要的应用价值，能够为结构物的安全性评价与预警提供有效的技术支撑。