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基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测
被引量：
4
1
作者
刘陈续
于桂兰
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期88-95,共8页
本文对层状周期结构的能量传输谱预测方法进行了研究.在考虑几何参数、物理参数单独变化以及同时变化3种情况下,通过构建深层反向传播(BP)神经网络,实现层状周期结构能量传输谱的精准预测.与径向基函数(RBF)神经网络进行对比实验,实验...
本文对层状周期结构的能量传输谱预测方法进行了研究.在考虑几何参数、物理参数单独变化以及同时变化3种情况下,通过构建深层反向传播(BP)神经网络,实现层状周期结构能量传输谱的精准预测.与径向基函数(RBF)神经网络进行对比实验,实验结果验证了所提方法的有效性.
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关键词
层状周期结构
深层反向传播神经网络
径向基函数神经网络
能量传输谱
衰减域
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职称材料
题名
基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测
被引量：
4
1
作者
刘陈续
于桂兰
机构
北京交通大学土木建筑工程学院
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期88-95,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(11772040)。
文摘
本文对层状周期结构的能量传输谱预测方法进行了研究.在考虑几何参数、物理参数单独变化以及同时变化3种情况下,通过构建深层反向传播(BP)神经网络,实现层状周期结构能量传输谱的精准预测.与径向基函数(RBF)神经网络进行对比实验,实验结果验证了所提方法的有效性.
关键词
层状周期结构
深层反向传播神经网络
径向基函数神经网络
能量传输谱
衰减域
Keywords
layered periodic structure
deep back propagation(BP)neural network
radial basis function(RBF)neural network
energy transmission spectrum
attenuation domain
分类号
TU591 [建筑科学—建筑技术科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测
刘陈续
于桂兰
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
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