赵英男

（辽宁省白石水库管理局，辽宁朝阳122000）

基于改进BP神经网络的大坝变形监测模型预报

赵英男

（辽宁省白石水库管理局，辽宁朝阳122000）

变形监测是大坝安全运行的重要保证，结合白石水库混凝土坝真空激光X向位移资料进行分析，提出应用改进的BP神经网络思想建立的安全监测模型，结合对相关数据参数进行系统性的研究，并与传统BP神经网络模型训练、预测结果对比，得出改进的BP神经网格模型优于传统BP神经网络模型，具有一定抗差能力，能够降权使用可疑值，相关系数较高，预测精度好，可在实际中广泛运用。

大坝监测；变形；BP神经网络；预报

监测和现场检测在保证大坝工作安全中具有至关重要的意义，其中变形是大坝监测工作中的主要效应量和重要内容，是对于当前大坝安全状态最直观有效的反映，而变形监测模型预测工作能准确地观测未来一定时期内的变形值，随着计算机等智能领域的迅猛发展和其良好发展前景，神经网络因其网络化、智能化、仿真效果强大等特点将会呈现出更强竞争力，利用MATLAB矩阵分析软件中的改进的BP神经网络预测模型对大坝变形进行监测，具有较好的预测效果，可在效应量与自变量等环境复杂状态运用[1]，为大坝变形预测提供了一种全新的方式。

为实现对真空激光自动化采集数据与周围环境量的实时更新处理，需要对传统的BP神经网络加以改进，引入遗忘因子思想，特别针对白石混凝土重力坝真空激光准直系统更新改造后，基准值分期变化但保持平稳变化规律情况的变化特征，建立遗忘矩阵，减弱系统更新改造位移资料得出路径发生变化对于预测结果的影响。……