小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用

小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用

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麦榕, 贺怀建, 潘冬子, 黄正华. 小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用[J]. 水文地质工程地质, 2004, (5): 91-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.05.024

引用本文:

麦榕, 贺怀建, 潘冬子, 黄正华. 小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用[J]. 水文地质工程地质, 2004, (5): 91-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.05.024

Application of wavelet and neural network in dealing with dynamic testing signals of piles[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2004, (5): 91-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.05.024

Citation:

Application of wavelet and neural network in dealing with dynamic testing signals of piles[J]. Hydrogeology & Engineering Geology, 2004, (5): 91-96. doi: 10.3969/j.issn.1000-3665.2004.05.024

小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用

中国科学院武汉岩土力学研究所,武汉,430071

浙江大学建工学院,杭州,310027

江苏省电力建设第一工程公司,南京,210072

中国科学院武汉岩土力学研究所

浙江大学

江苏省电力建设第一工程公司

详细信息

中图分类号: TU473.1+6

刊出日期: 2004-10-15

Application of wavelet and neural network in dealing with dynamic testing signals of piles

Publish Date: 15 October 2004

摘要: 基于小波变换的时频局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性,将小波变换和人工神经网络的优点结合起来,从基桩动测信号二进小波变换的频域中提取特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,进而实现基桩缺陷的诊断.数值模拟试验显示了该方法的合理性,在此基础上进行了工程桩的现场试验研究,结果表明训练成功的神经网络可以作为智能分类器对基桩常见缺陷进行识别和诊断.
- 小波分析 /
- 神经网络 /
- 基桩检测 /
- 缺陷诊断

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