摘要
变形监测是工程安全管理的重要环节，近年来，机器学习方法的引入为变形监测数据分析提供了新的思路。
本综述重点关注基于逐步回归-BP神经网络的变形监测数据分析方法。
首先，介绍了变形监测、逐步回归分析和BP神经网络的基本概念，并阐述了其在变形监测中的应用背景；其次，回顾了逐步回归-BP神经网络模型在变形监测数据分析中的研究现状，包括模型构建、参数优化、特征选择等方面，并对现有文献进行了归纳和比较分析；最后，探讨了该方法的优势、局限性以及未来可能的发展方向。
关键词：变形监测；逐步回归；BP神经网络；数据分析；模型优化
1.相关概念1.1变形监测变形监测是指利用各种传感器和测量技术，对工程结构或自然边坡随时间推移发生的位移、沉降、倾斜等变化进行长期观测和分析的过程。
它是保障工程安全、评估工程风险、优化工程设计的重要手段。
1.2逐步回归分析逐步回归分析是一种统计建模方法，其基本思想是从众多自变量中逐步筛选出对因变量具有显著影响的变量，构建最优回归模型。
常用的逐步回归方法包括向前法、向后法和逐步筛选法。
1.3BP神经网络BP神经网络是一种多层前馈神经网络，采用误差反向传播算法进行训练。
它具有强大的非线性映射能力、自适应学习能力和泛化能力，能够逼近任意复杂的非线性函数关系。
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