【摘 要】
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针对大坝变形预测的影响因素过多且无法精准预测的问题，将主成分分析方法、多元宇宙算法、BP神经网络协同应用于大坝水平位移预测中，构建出PCA-MVO-BP预测模型。通过PCA来降低原始输入参数的维度，消除变量间相关性，并结合多元宇宙算法的快速收敛、泛化能力强的特性，解决BP神经网络预测模型中的权值和阈值的优化问题。以丰满大坝监测数据为测试样本，将组合模型与常规预测模型进行对比。结果表明：相较于常规L
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（42064002）； 广西自然科学基金项目（2020GXNSFBA297160,2021GXNSFBA220046）； 广西中青年教师基础能力提升项目（2021KY0268）；
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针对大坝变形预测的影响因素过多且无法精准预测的问题，将主成分分析方法、多元宇宙算法、BP神经网络协同应用于大坝水平位移预测中，构建出PCA-MVO-BP预测模型。通过PCA来降低原始输入参数的维度，消除变量间相关性，并结合多元宇宙算法的快速收敛、泛化能力强的特性，解决BP神经网络预测模型中的权值和阈值的优化问题。以丰满大坝监测数据为测试样本，将组合模型与常规预测模型进行对比。结果表明：相较于常规LSSVM、RF、SVM算法，组合预测模型的平均误差、标准误差、平均绝对百分比误差值均较小，其预测精度较于单一BP神经网络提高了28.85%。表明了PCA-MVO-BP模型在大坝水平位移预测中的现实性。
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