大坝安全是水库安全管理的重点工作，变形预报作为一种先进的科学手段，能够有效预防溃坝的发生。为了更准确地预报大坝的变形，对比了BP神经网络、灰色模型和遗传算法改进的神经网络在变形系统中的预测效果。实验结果表明，在处理大坝的非线性变形时，三种模型中改进的神经网络模型预测效果最佳；综合考虑气温、水位和时序因素时，改进的神经网络模型预测结果与只考虑时间因素相比精度更高。
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