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面向冷弯型钢构件弹性屈曲临界荷载预测的BP神经网络训练算法比选
1
作者
戴宜凌
王少快
尹凌峰
《应用数学和力学》
北大核心
2025年第2期129-141,共13页
弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经...
弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经网络模型进行了训练、验证和测试.基于最优化理论,采用6种不同的优化算法进行了模型的训练,并比较了不同算法的网络模型性能.通过随机网格搜索确定最优超参数,使用3种统计参数来评估训练后的人工神经网络的性能,以得到最适合预测屈曲临界荷载的神经网络模型.结果表明:Levenberg-Marquardt(L-M)算法在非线性最小二乘问题上相较于其他算法具有更高的准确性,多次训练后,L-M算法使模型预测误差非常小,而其他算法在准确度上不及L-M算法.
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关键词
BP神经网络
最优化理论
弹性屈曲临界荷载
冷弯型钢
非线性最小二乘
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职称材料
题名
面向冷弯型钢构件弹性屈曲临界荷载预测的BP神经网络训练算法比选
1
作者
戴宜凌
王少快
尹凌峰
机构
东南大学土木工程学院
出处
《应用数学和力学》
北大核心
2025年第2期129-141,共13页
基金
国家自然科学基金(52278150)。
文摘
弹性屈曲临界荷载是准确评价冷弯型钢构件承载力的重要指标.利用人工神经网络(artificial neural networks,ANNs)模型对冷弯C型截面轴压构件的屈曲临界载荷进行了预测,将影响屈曲的几何参数和有限条法所得的计算结果作为数据集,对神经网络模型进行了训练、验证和测试.基于最优化理论,采用6种不同的优化算法进行了模型的训练,并比较了不同算法的网络模型性能.通过随机网格搜索确定最优超参数,使用3种统计参数来评估训练后的人工神经网络的性能,以得到最适合预测屈曲临界荷载的神经网络模型.结果表明:Levenberg-Marquardt(L-M)算法在非线性最小二乘问题上相较于其他算法具有更高的准确性,多次训练后,L-M算法使模型预测误差非常小,而其他算法在准确度上不及L-M算法.
关键词
BP神经网络
最优化理论
弹性屈曲临界荷载
冷弯型钢
非线性最小二乘
Keywords
BP neural network
optimization theory
elastic buckling critical load
cold-formed steel
nonlinear least squares
分类号
O31 [理学—一般力学与力学基础]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
面向冷弯型钢构件弹性屈曲临界荷载预测的BP神经网络训练算法比选
戴宜凌
王少快
尹凌峰
《应用数学和力学》
北大核心
2025
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