1. 本选题研究的目的及意义
变形监测是工程结构安全评估和灾害预警的重要手段。
获取准确、可靠的变形信息，并进行科学合理的分析，对于保障工程结构安全运营、延长其使用寿命具有重要意义。
传统的变形监测数据分析方法，如回归分析、时间序列分析等，往往难以充分挖掘数据中蕴含的复杂非线性关系，难以满足日益增长的变形监测数据分析需求。
2. 本选题国内外研究状况综述
变形监测数据分析是当前研究的热点，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在变形监测数据分析领域展开了广泛的研究，特别是在应用传统统计方法和机器学习方法分析变形数据方面取得了一定的进展。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究将以逐步回归分析和BP神经网络为基础，构建一种新型的变形监测数据分析模型。
首先，利用逐步回归分析方法对变形监测数据进行特征选择，剔除冗余信息，提取对变形影响显著的因素，为BP神经网络提供更精简、有效的输入变量。
然后，利用选定的特征参数，构建基于BP神经网络的变形预测模型，通过训练样本数据，确定网络模型的结构和参数，并利用测试样本数据对模型的预测精度和泛化能力进行评估。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用定量分析与案例分析相结合的研究方法。
首先，通过查阅国内外相关文献，了解变形监测数据分析的研究现状，掌握逐步回归分析和BP神经网络的基本原理和应用方法。
其次，收集整理相关工程案例的变形监测数据，并对数据进行预处理，为模型构建和分析做好准备。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.方法创新：将逐步回归分析和BP神经网络相结合，构建了一种新型的变形监测数据分析模型，充分发挥了两种方法的优势，为变形监测数据分析提供了新的思路和方法。
2.应用创新：将所构建的模型应用于实际工程案例的变形监测数据分析，验证了模型的有效性和可靠性，为工程结构的安全运营提供了技术支持。
3.改进方向：针对模型可能存在的不足，提出了基于遗传算法的模型参数优化方法，以期进一步提高模型的预测精度和泛化能力。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 魏亮，李星，王振宇，等. 基于GA-BP神经网络的隧道变形预测[J]. 岩土力学, 2019, 40(S2): 415-422.
[2] 刘金龙，李术才，王志亮. 基于逐步回归分析和SVM的边坡变形预测[J]. 岩土工程学报, 2017, 39(1): 170-176.
[3] 张强，李建林，刘洋，等. 基于改进逐步回归分析的边坡变形预测[J]. 岩石力学与工程学报, 2021, 40(S2): 3893-3902.
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