摘要：为了对大坝进行切实有效的监控,需要建立一个良好的大坝预测模型。针对传统BP（Back-Propagation）神经网络存在的收敛速度慢和泛化能力弱等缺陷,利用LM-BP（Levenberg Marquardt Back Propagation）算法对大坝变形进行预测,并根据丹江口大坝1996和1997两年的变形观测数据,对大坝挠度预测结果进行分析。结果表明,所建立的LM-BP神经网络的预测精度和收敛速度明显提高。

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