基于逐步回归-BP神经网络的大坝变形监测模型

摘要

拱坝坝肩抗力体是坝体的重要受力部位,建立有效的监测模型意义重大.本文尝试用结合逐步回归分析方法的BP神经网络建立变形监测模型,以提高BP神经网络的泛化能力从而提高模型的预测准度和精度.成功完成了预测,且传统模型预测数据的残差平方和大于改进后的.实例分析表明,使用BP神经网络建立抗力体变形的监测模型是可行的,使用逐步回归-BP神经网络是有效的.同时由于模型的相通性,该逐步回归-BP模型也可用于大坝其他方面变形的预测.