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靜力水準系統（Hydrostatic Leveling System，HLS）被廣泛應用于基坑、橋隧和建筑物結構等工程的沉降監測。針對環(huán)境溫度變化引起HLS測量誤差的問(wèn)題，對溫度、溫度變化速率和溫度梯度三種溫度誤差影響因素進(jìn)行詳細分析，并提出了一種基于粒子群優(yōu)化（PSO）算法和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（BPNN）的溫度補償模型。通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對缽體液位值建立修正模型，利用PSO算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )參數來(lái)提高擬合準確度與模型泛化能力。試驗結果表明，利用多個(gè)影響因素建立的PSO-BP模型對HLS溫度補償后，使缽體液位值的均方誤差和最大誤差相比于補償前平均降低80%以上，從而有效減少計算沉降的誤差，極大提高HLS測量精度。