【摘 要】
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变形预测模型是变形监测研究工作的重要内吝，为了更好地对变形体未来的形变量进行预测，在粒子群改进传统BP神经网络基础上，进一步对粒子群算法进行改进，并通过引入混沌理论，提出了
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变形预测模型是变形监测研究工作的重要内吝，为了更好地对变形体未来的形变量进行预测，在粒子群改进传统BP神经网络基础上，进一步对粒子群算法进行改进，并通过引入混沌理论，提出了一种嵌入式的混沌粒子群算法，建立了混沌粒子群BP神经网络模型，结合工程实例，进行对比分析，得出了以下结论：改进粒子群BP神经网络模型的拟合和预测精度均高于传统BP神经网络模型，且随着改进方法的不断深入，其预测精度也逐渐提高，混沌粒子群BP神经网络精度最高；混沌粒子群BP神经网络模型可以更好对变形进行预测，优势显著。
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