改进的小波去噪算法与SSA预测模型在地铁监测中的应用

作者：朱增洪; 孔晓宇

来源：南昌工程学院学报, 2023, 42(06): 59-64.

• 小波
• SSA预测模型
• BP神经网络

为了有效去除地铁形变监测信号的噪声，提高形变监测精度，提出了一种以1/2噪声幅度为阈值的小波去噪算法，对地铁形变实时监测信号进行去噪。结果表明，与硬阈值法、软阈值法和可调参数阈值函数法相比，1/2阈值函数法去噪效果更好，平均SNR为24.627dB,与硬阈值法、软阈值法、可调参数阈值函数法相比分别提高了3.15%、3.12%、1.07%;平均RMSE为0.23mm,与硬阈值法、软阈值法、可调参数阈值函数法相比分别提高了10.07%、6.47%、4.32%。采用奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis, SSA)预测模型对监测数据进行了预测，预测精度，平均MAE为0.24mm、RMSE为0.26mm,就RMSE值而言，较BP神经网络提高了16.45%。

• 出版日期2023
• 单位江西省建筑设计研究总院