变形监测是工程安全和灾害预警的重要手段，而从监测数据中提取有效信息则是关键所在。
小波神经网络作为一种兼具小波分析局部特征提取能力和神经网络非线性映射能力的新型智能算法，近年来在变形监测数据处理领域展现出巨大潜力。
本文首先介绍了变形监测和小波神经网络的相关概念，阐述了将小波神经网络应用于变形监测数据处理的优势；然后，回顾了小波神经网络在变形监测数据处理中的研究现状，详细阐述了其在数据去噪、特征提取、变形预测等方面的应用，并对不同研究方法的优缺点进行了比较分析；最后，总结了现有研究成果，并展望了小波神经网络在变形监测数据处理中的未来发展趋势。
关键词：变形监测；数据处理；小波神经网络；数据去噪；特征提取；变形预测
#1.1变形监测
变形监测是指利用专业仪器和技术手段，对建筑物、桥梁、边坡等工程结构或自然物体进行长期观测，获取其空间位置、形态变化等信息，并分析其变形规律和发展趋势，为工程安全和灾害预警提供科学依据。
随着经济建设的快速发展和科学技术的不断进步，变形监测技术在水利水电、交通运输、城市建设、地质灾害防治等领域得到越来越广泛的应用。
#1.2小波神经网络
小波神经网络是一种结合了小波分析和人工神经网络优点的新型智能算法。
它利用小波函数作为神经元的激活函数，能够对信号进行多尺度分析，具有良好的时频局部化特性，可以有效提取信号的局部特征信息。
同时，小波神经网络还具有神经网络的自学习、自适应、非线性映射等优点，能够对复杂的非线性关系进行逼近，在数据处理方面具有很大优势。
#1.3小波神经网络在变形监测数据处理中的优势
传统的变形监测数据处理方法主要依赖于统计分析和经验判断，难以满足日益增长的海量数据处理需求。
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