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针对RBF神经网络选取网络参数及结构不当导致网络收敛慢的问题，采用粒子群算法优化RBF神经网络参数，建立了基于粒子群优化算法的RBF神经网络模型（PSO—RBF神经网络模型），对双台子河闸闸墩混凝土表面裂缝宽度进行了模拟和预测。结果表明，与单一的RBF神经网络模型相比，PSO—RBF神经网络模型预测精度更高。用训练好的PSO—RBF神经网络模型预测了2015年5月21日～6月14日闸墩混凝土表面裂缝宽度，发现该闸墩混凝土表面裂缝宽度呈周期性变化且有变大的趋势。