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BP神经网络模型 在大坝变形监测中的研究 摘 要 在本文对大坝变形监测数据的分析中，改进过的BP神经网络模型主要用来 针对限制传统的统计模型的方法。
本文主要介绍了BP神经网络模型的结构和算 法以及样本数据的归化。
泰和水库大坝模型的应用表明，BP神经网络模型的精度 优于统计模型。
关键词：大坝变形监测BP神经网络模型归化 一引 言 为了准确地模拟和预报大坝安全监测，大坝原型观测上有效而实用的模型 的建立是很重要的，尤其在大坝联合控制的安全运行和辅助决策的制定方面。
目 前在国内外有许多方法来模拟分析并预报大坝安全监测，例如统计模型、确定性 模型和混合模型。
由于复杂的影响因素，传统的数学原型观测不能完全描述大坝 安全监测的非线性映射关系，并取得令人满意的结果。
神经网络是由大量的简单 计算处理单元（称为神经元）构成的，它们之间又通过复杂的大型非线性自适应 系统进行连接。
它是通过连续或间歇性输入状态反应来处理信息。
有着高速和大 规模并行处理，以及高维非线性动力学特征和高度容错性等特点，神经网络很适 合处理非线性问题。
这就是为什么它被越来越多广泛应用在许多专业领域。
神经 网络应用于大坝原型观测，克服了传统模式的局限性 基本观测线性和非线性方法，探索了新的建模和预报方法。
二 BP神经网络模型 BP神经网络（反向传播神经网输入层 络），也叫逆向传播神经网络，是最 隐层
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心碎了
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