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影响因素的多变及周期特征使高边坡变形表现出明显的非线性，线性模型难以对边坡变形做出准确预测。为研究库区高边坡变形发展趋势，以某水电站高边坡变形监测成果为依托，在对其变形影响因素分析基础上，选取半年库水位变化量、半年降雨量、前半年惯性位移量为输入参数，以监测点半年变形增量值为输出参数，构建起3层BP神经网络模型。利用该模型对2011年6月—2014年12月间监测数据进行训练，精度达到预设要求后，预测2015年1月—2016年6月测点变形值，结果表明：预测最大误差8．26％，平均误差7．2％，满足工程精度要求