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将主成分分析与BP神经网络相结合应用到大坝变形影响因子的优化中，建立大坝变形预测模型。可以有效地降低输入因子的维数，减小因子之间相关性的影响，简化网络结构，降低网络训练难度，提高预测的稳定性及精度，提升BP网络训练的效率，解决由影响因子内部相关性而需引入大量因子的问题。通过实验结果对比表明，主成分分析与BP网络相结合的大坝预报模型精度及稳定性明显优于其他模型。