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结合实测数据建立了面板堆石坝坝体变形量的BP神经网络预测模型，并引入遗传算法对其进行优化，结果表明经遗传算法优化后的模型预测结果要优于未优化模型的预测结果，优化模型具有更高的预测精度和更强的预测能力。基于某在建工程实例验证了本方法的可行性与实效性．预测结果不仅满足工程安全要求，而且具有较好的可信度和工程参考价值。在上述优化预测模型基础上，实现了引入施工沉降作为输入量对面板挠度进行精确预测，证明了应用这种方法进行面板挠度预测的合理性和优越性。