【摘 要】
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变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络（如BP,RBF等）进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数（RBF）神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛
【机 构】
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河海大学水利水电学院,河海大学a水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,中国电建集团贵阳勘测设计研究院有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（51279052,51579085）, 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室研究项目（20145028312）, 中央高校基本科研业务费专项（2015B32514,2015B33314）
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变形监测是大坝安全监测的必设项目,由于影响因子众多,常利用神经网络（如BP,RBF等）进行参数选取和模型建立。传统的径向基函数（RBF）神经网络因网络结构简单、收敛速度快而被广泛运用,但其在预测中易陷入局部最优且参数选取不当会对其收敛性产生影响。因此,首先利用动态权重粒子群算法（WPSO）对RBF神经网络的3个参数（隐含层基函数的中心c、宽度d及隐含层到输出层的权值w）进行优化,建立基于WPSO-RBF的大坝变形监控模型,然后将WPSO-RBF模型作为弱分类器,采用Ada Boost算法进行集成,建立基于
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