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大型桥梁是交通运输的枢纽，在经济发展和人民生活中发挥着重要作用。为了保证桥梁运营的安全，对桥梁实施变形监测和安全监控足一项重要的工作。近年来，BP神经网络在一些大型建筑物的变形预测中得到应用，但BP神经网络仍存在某些缺陷，网络算法等方面需要改进，网络应用中有一些具体问题需要解决。本文对BP神经网络及其优化方法进行了分析和研究，将多种优化模型集成，开发了基于BP神经网络的桥梁变形监控系统，并结合南京长江二桥的安全监测进行了实际应用和分析。主要研究内容如下：
(1)研究了BP网络的改进算法，结合了MATLAB中的多种算法，采用不同网络模型对同一组数据进行处理，分析和比较了BP网络几种有效的改进算法。
(2)针对网络结构隐含层节点优化中存在的问题，研究了确定BP网络隐含层节点数的删减法和黄金分割法，并利用多种BP网络改进算法进行计算和比较。
(3)分析了网络初始权值对整个网络的影响，将优化算法中的复合形法应用于初始权优化，同时研究了N-W法和自相关修正法，并将N-W法与复合形法结合，比较多种方法的优化效果。
(4)将两种常用解决过拟合的方法嵌入每种模型，并将贝叶斯正则化法改进的BP网络与其它优化方法结合建立了模型，解决了过拟合问题，提高了网络的泛化能力。
(5)研究了MATLAB中调用和存储EXCEL数据的方法，实现了同一GUI界面内部不同控件间的数据调用。在GUIDE环境中，设计了多个与改进算法相对应的模块，并将多个模块集成，开发了基于BP神经网络的桥梁变形监控系统。
(6)结合南京长江二桥的安全监测资料，通过多种方法的比较和优化组合建立BP网络模型，实现了桥梁上监测点的三维化移预测与控制，取得了良好的效果。该系统对其它大型建筑物的变形预测和安全监控有推广应用价值。