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近年来,人工神经网络得到迅速发展,由于其具有强大的自我学习修正误差的能力和能够逼近任何非线性系统(理论上)的特点,在很多领域内它都得到了广泛的应用。 本文介绍了人工神经网络的基本概念,着重介绍了BP神经网络的原理及其改进算法,并对前向神经网络的逼近机理和泛化能力做了详细的阐述。基于人工神经网络的非线性映射特性,可以将其运用于大坝变形监测数据处理中。本文结合隔河岩GPS监测数据,建立了大坝监测BP网络模型,结果表明,该模型的预报结果略优于回归统计模型的预报结果。此外,本文还针对大坝监测BP网络模型的网络结构的确定问题提出采用奇异值方法,实例证明该方法是可行的。