摘要: 针对传统BP算法存在的收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷，采用附加动量算法和修正激活函数方法对网络模型进行改进。以BP神经网络为建模工具，将前期潮位因子、降雨因子和时效因子作为输入，多个渗压测点值为输出，建立了海堤渗压多测点监测预报模型。将原始网络模型、改进网络模型的预测值与实际测值进行对比分析表明，改进的BP神经网络模型在海堤渗压监测中具有更快的收敛速度和更优的预测精度。