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大坝安全监控神经网络模型的研究

1.77万字 43页 原创作品，已通过查重系统


摘要
大坝安全监控是测绘工程重要的应用方向之一，内容包括监测信息的采集、数据预处理、监测信息的分析、安全综合评价等多方面。本论文研究大坝安全监控模型，着重于研究神经网络模型及BP算法在大坝安全监控中的作用，以及它与一些模型进行了比较。本文简单介绍了BP神经网络的原理、发展及研究现状，对BP神经网络的学习过程和神经网络优缺点以及一些对它的改进方案进行了详细的阐述，通过MATLAB建立模型来进行大坝安全监控中水平位移的预报，并对其结果进行了详细的分析。
传统的BP 算法是基于最优化的梯度下降法，但是其存在局部最小点、收敛速度慢和隐层节点数难以确定等缺点是无法避免的，因此在本论文中用MATLAB建立BP神经网络模型时提出对传递函数进行改进的方法，从而加快网络收敛速度，优化了整个网络结构。然后，把优化的网络应用于实际大坝安全监测水平位移预报中，并得到了我们所希望的预报结果。



关键词：大坝安全监控，人工神经网络，BP算法，预报