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在大坝变形预测中，运用人工神经网络模型进行预测分析已较为广泛，目前使用最多的是BP网络模型，但由于存在计算量巨大，且易出现局部极小和收敛慢等缺点，为此建立了大坝变形预测的径向基函数神经网络模型，并与改进的BP网络模型进行比较。实例表明，径向基函数模型具有良好的泛化能力，克服了BP模型的局部极小和收敛慢等缺陷，在预测精度及训练速度方面显著优于BP模型，具有一定的推广价值。