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本文尝试了在各行各业运用广泛的人工神经网络技术在建筑加固工程中的应用，文中首先分析总结了前人在粘钢及粘碳纤维加固等方面的理论技术成果，再在原有BP网络的基础上提出了一种基于动量系数的自适应学习率的人工神经网络改进方法，来处理加固中多因素影响的非线性问题，并为建筑智能加固修复等专家系统开创了有益条件。 与此同时，本文用收集到的大量数据作为网络训练样本，具体建立了两种人工神经网络模型，分别对粘钢加固梁与粘碳纤维布加固梁承载力进行了预测。最后应用BP网络原理智能分析模型，开发了承载力预测应用软件。试验证明，应用本文的BP模型与应用软件，可以较好地处理预测问题，可以促进建筑加固技术的发展，具有较好的实用价值。