改进型小波神经网络在高铁路基沉降精准监测中的应用研究

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摘  要：鉴于传统BP神经网络在处理复杂非线性问题时存在的局限性，该研究致力于对广泛应用的小波神经网络模型实施优化策略。具体而言，通过将高速铁路路基沉降数据以时间序列的形式作为输入向量，构建一个增强的预测框架，旨在精确预估路基的沉降量。实验验证环节显示，相较于未改进的小波神经网络模型，该优化后的小波神经网络在沉降量预测任务中展现出更优的性能，提升预测结果的精度与可靠性，从而为高速铁路基础设施的安全监测与维护提供技术支持。（剩余5538字）

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