【摘 要】
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位移是重力坝变形监测的重要物理量,对其进行准确预测是确保大坝安全运行的前提.目前已经有许多预测方法,但是大部分方法都存在易落入局部极小、收敛速度慢和收敛对初值敏感
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位移是重力坝变形监测的重要物理量,对其进行准确预测是确保大坝安全运行的前提.目前已经有许多预测方法,但是大部分方法都存在易落入局部极小、收敛速度慢和收敛对初值敏感等问题.为解决或减小这些问题,提高预测精度,将多种群遗传算法（MPGA）与反向传播（BP）神经网络算法结合起来,提出一种适用于重力坝变形预测的多种群遗传神经（MPGA-BP）网络算法.实例计算证明,该算法能够有效克服BP神经网络收敛速度慢、易出现局部极小值的缺点和遗传算法的早熟收敛问题,在进行重力坝变形预测中具有更高的收敛性和精度.
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