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基于小波去噪的灰色GM(1,1)与RBFNN在变形预测中的应用的开题报告一、研究背景与意义随着经济的不断发展，工程变形预测已成为工程领域中重要的研究问题。然而，预测过程中受到了许多源自外部和内部因素的影响，如环境变化、结构的材料、几何形状、荷载、工艺和施工等，这些因素导致变形预测难度增加。因此，合理有效的变形预测方法对于确保工程的安全和可靠性至关重要。传统的变形预测方法主要基于时间序列分析和回归分析方法，而这些方法往往需要更多的数据和长时间的观测，且对数据质量要求较高，缺乏实际应用价值。为此，发展基于灰色理论的GM(1,1)模型和基于人工神经网络的RBFNN模型组合的变形预测方法，具有理论可靠性和实际应用价值。另外，基于小波去噪的预测方法不仅具有较好的降噪、去除趋势和保留信号高频特征，同时也对预测效果的提高有一定的影响。二、研究目的本论文目的是探究基于小波去噪的灰色GM(1,1)与RBFNN在变形预测中的应用，研究方法主要包括以下几个方面：1.根据实际变形数据，选择合适的小波基，并建立小波去噪模型，去除数据中的噪声等无用信号。2.利用GM(1,1)模型和RBFNN模型，分别对去噪后的数据进行建模和预测，并选择相应的评价指标比较预测结果的好坏。3.对比研究基于小波去噪的GM(1,1)和RBFNN单独与组合模型的预测效果，分析其优缺点，为实际工程变形预测提供理论和实用价值。三、研究方法本研究主要采用小波分析、灰色GM(1,1)模型和RBFNN模型结合的方法进行变形预测，具体步骤如下：1.对于原始变形数据进行小波分解，选择适当的小波基，去除噪声及趋势信号，并重构出去噪后的序列。2.建立灰色GM(1,1)模型和RBFNN模型，并对去噪后的数据建模和预测，并将模型的预测结果与实际观测数据作对比，选取合理的评价指标评价预测效果。3.比较基于小波去噪的GM(1,1)和RBFNN单独与组合模型的预测效果，并对模型优缺点进行分析。四、预期成果通过对工程变形数据的分析与建模，本论文将得出以下结论：1.选择合适的小波基进行去噪处理可以有效提高GM(1,1)模型和RBFNN模型的预测精度，具有一定程度的优化作用。2.基于小波去噪的GM(1,1)和RBFNN单独或组合模型的预测效果相对于传统的变形预测方法具有明显的优势，且预测效果是可接受的。3.本论文的研究实现了基于小波去噪的灰色GM(1,1)和RBFNN模型在工程变形预测中的应用，提高了预测精度和实用性。五、论文结构安排本论文主要包括以下几个部分：第一章：绪论，主要介绍本研究的背景、意义和研究目的，以及论文的基本内容结构。第二章：文献综述，梳理与本研究相关的国内外文献，分析现有的变形预测方法并总结不足之处。第三章：基于小波去噪的灰色GM(1,1)与RBFNN模型的预测方法，详细介绍所使用的小波分析、灰色GM(1,1)和RBFNN模型，以及其预测方法。第四章：实验与结果分析，基于所选的工程变形数据，对比分析基于小波去噪的GM(1,1)和RBFNN单独与组合模型

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