朱凤林，韩 卫

(辽宁省白石水库管理局，辽宁朝阳 122000)

MATLAB语言是美国The MathWorks公司开发的用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级语言和交互式环境，除具备卓越的数值计算能力外，它还提供了专业的符号计算、可视化建模仿真和实时控制等功能，广泛应用于包括信号图像处理、控制系统设计、建模分析等众多应用领域［1］。本文应用Matlab 7.1软件包的神经网络工具箱，构建BP神经网络模型，实现对大坝变形的人工神经网络仿真。

1 BP神经网络原理

BP神经网络是基于误差反向传播(Error Back Propagation)算法的多层前馈神经网络，具有良好的非线性映射能力，以及泛化和容错能力，是目前人工神经网络应用最为广泛的一种网络。它的网络模型结构如图1所示。

图1 BP人工神经网络模型Fig.1 Architecture of BP artificial neural network model

误差反向传播算法，由信息的正向传播和误差的反向传播2个过程组成。输入层各神经元负责接收输入信息，并传递给隐层各神经元;隐层是内部信息处理层，负责信息变换;隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播，使各层权值不断调整，一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。……