1. 毕业设计（论文）主要目标：
阅读相关文献的基础上，利用逐步回归-BP神经网络处理方法分析变形监测数据的变化，了解并掌握变形体的变形信息。
就是利用回归分析法寻找最优自变量，然后利用BP神经网络让权值初始化，并修正输入层和输出层的权值和阈值，再利用修正后的权值，再计算出各层的输出值，使得输出的值与实际值误差最小。
2. 毕业设计（论文）主要内容：
- 提取相关变形体的变形数据和信息；
- 数据预处理；
- 利用逐步回归分析方法，计算初始相关系数矩阵，然后假定初值，逐步计算自变量和变量偏回归平方和，找出最佳自变量；
- 利用BP神经网络依次计算各输出值，并求出反传误差；
- 按权值修正公式修正权值和阈值，再计算出目标值和实际值的平方误差，若满足阈值要求，则符合条件，否则再次调整权值，直至满足条件为止。
3. 主要参考文献
[1]黄丽.BP神经网络算法改进及应用研究[D].重庆师范大学，2008.4[2]马驰.变形监测数据处理的方法[J].学园.2014.(3):51-52[3]申意保.变形监测回归分析模型的优化改进[R].湖南:湖南省地质调查院.2016.4.21-22.[4]张祖敏,李琛阜.变形监测数据处理方法研究[R].江西赣州：核工业赣州工程勘察院.2018.12.28.294-295.[5]张磊.大型钢结构建筑安装质量检测与变形监测软件系统设计与实现[D].北京建筑大学.2015.7.[6]刘洪晓,张国君.基于BP神经网络的变形监测数据处理与分析[R].山东招远:招金矿业股份有限河东金矿.2014.121-122.
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