基于EMD和RBF的隧道围岩监测数据分析
内容简介
文章针对隧道围岩监测数据中含有大量随机误差的问题，基于经验模态分解和奇异谱分析的基本思想，提出了一种对监测数据进行降噪处理的方法，该方法首先将监测时间序列分解为多个固有模态函数，并形成特征矢量矩阵，然后根据该矩阵的奇异谱选择最优的重构阶数对固有模态函数进行重构，从而消除或削弱随机误差的干扰。以某隧道的围岩监测数据为例，用该方法进行降噪处理，并用RBF神经网络对降噪前后的结果进行预测比较；计算结果表明，该降噪方法合理有效，能有效识别噪声和有用信息，适合于隧道围岩的监测数据分析。
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