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地铁已经成为城市普遍的交通工具,为保障地铁运营的安全,需要及时掌握地铁隧道的结构变化情况。通过小波神经网络模型对地铁保护区进行预测,首先利用小波对原始数据进行分解、降噪,然后利用神经网络进行建模并预报。以南京某地铁保护区的监测项目为例,采用该模型的预测结果同神经网络模型的结果进行比较分析。结果表明：经过小波变换的神经网络的预测效果更好。