摘要
变形监测在工程建设和灾害预警中扮演着至关重要的角色。
获取准确可靠的变形信息，对于保障工程安全和人民生命财产安全具有重要意义。
传统的变形监测数据处理方法难以满足日益增长的数据量和复杂变形模型的需求。
近年来，神经网络技术以其强大的非线性映射能力和自学习能力，为变形监测数据处理提供了新的思路。
本文围绕基于SA-BP神经网络的变形监测数据处理展开研究，首先阐述了变形监测和神经网络的基本概念，并介绍了SA-BP神经网络的基本原理；其次，综述了国内外变形监测数据处理的研究现状，重点分析了神经网络在变形监测中的应用；接着，详细介绍了SA-BP神经网络在变形监测数据处理中的应用方法；最后，对SA-BP神经网络在变形监测中的应用进行了总结和展望。
关键词：变形监测；数据处理；神经网络；模拟退火算法；BP神经网络
#1.1变形监测变形监测是指利用专业的仪器和技术手段，对工程结构或自然物体随时间推移发生的形状、位置、尺寸等变化进行观测、记录和分析的过程。
其目的是为了掌握变形规律、评估变形趋势，并为工程安全和灾害预警提供科学依据。
#1.2神经网络神经网络是一种模拟人脑神经元结构和信息处理机制的计算模型，由大量节点（神经元）相互连接组成。
它具有强大的非线性映射能力、自学习能力和泛化能力，能够从复杂的数据中学习潜在的规律，并对未知数据进行预测和分类。
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