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在最近的年里，监视的桥安全在设计领域被付了更多的注意。然而，金融并且象人的资源一样的材料资源为传统的监视工具是昂贵的。而且，监视的传统的工具在精确性是低的。从一个设计例子，基于神经网络方法和桥的历史的数据监视构造 BP 有桥偏转的行为上的双隐藏的层结构，桥温度域和它的效果的神经网络模型被预报。事实显示预言的最大的错误在温度下面是 3.06 桥温度地和桥偏转行为影响的地是 2。17 由 BP 神经网络，它充分与实际价值满足构造的精确要求的方法。