為了提高混凝土壩位移趨勢的預(yù)測精度， 提出了一種基于主成分分析( PCA) 和徑向基( ＲBF) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土壩位移趨勢性預(yù)測模型( PCA － ＲBF) 。首先， 利用主成分分析， 將混凝土壩多測點 的徑向位移監(jiān)測數(shù)據(jù)降維， 消除影響分量數(shù)據(jù)集的多重相關(guān)性， 分別提取出主元位移和主元影響分 量。然后， 把主元位移和主元影響分量輸入徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并構(gòu)建模型， 對提取出的主元位移進行預(yù) 測。最后， 將本法應(yīng)用于某混凝土壩， 結(jié)果表明， PCA － ＲBF 模型的均方根誤差( ＲMSE) ， 平均絕對 誤差( MAE) 和平均絕對百分比誤差( MAPE) 分別為 2. 037 8 mm， 1. 698 6 mm 和 3. 32% ， 顯著低于傳 統(tǒng)的多元回歸統(tǒng)計模型、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型( ＲBF) 和利用經(jīng)主成分分析進行因子處理的 BP 神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模型( PCA － BP) ， 說明 PCA － ＲBF 模型有著良好的預(yù)測精度