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基于神经网络的桥梁结构损伤识别分析
被引量：
8
1
作者
包龙生
于玲
+2 位作者
王澍
张兰
杨炳成
《沈阳建筑工程学院学报（自然科学版）》
2004年第1期33-35,共3页
阐述了利用神经网络进行桥梁损伤识别的可行性、优越性;重点讨论了适合桥梁损伤识别的训练函数特性、数据处理和样本集的构成;利用Traindx和Trainlm神经网络训练函数编写了桥梁结构损伤识别神经网络程序,该程序具有较强的容错性,在结构...
阐述了利用神经网络进行桥梁损伤识别的可行性、优越性;重点讨论了适合桥梁损伤识别的训练函数特性、数据处理和样本集的构成;利用Traindx和Trainlm神经网络训练函数编写了桥梁结构损伤识别神经网络程序,该程序具有较强的容错性,在结构检测数据带有较大误差时,也能识别出损伤位置;通过算例分析了网络中不同的训练函数、检测误差、隐层神经元个数对识别性能的影响,并得出利用Trainlm函数训练神经网络更理想,神经元越多识别效果越好的结论.
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关键词
神经网络
损伤
识别
训练函数
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题名
基于神经网络的桥梁结构损伤识别分析
被引量：
8
1
作者
包龙生
于玲
王澍
张兰
杨炳成
机构
沈阳
建筑工程学院土木工程学院
沈阳市浑南新区建设局
营口市公路工程公司
长安大学公路学院
出处
《沈阳建筑工程学院学报（自然科学版）》
2004年第1期33-35,共3页
基金
建设部科技攻关项目(03-2-028)
文摘
阐述了利用神经网络进行桥梁损伤识别的可行性、优越性;重点讨论了适合桥梁损伤识别的训练函数特性、数据处理和样本集的构成;利用Traindx和Trainlm神经网络训练函数编写了桥梁结构损伤识别神经网络程序,该程序具有较强的容错性,在结构检测数据带有较大误差时,也能识别出损伤位置;通过算例分析了网络中不同的训练函数、检测误差、隐层神经元个数对识别性能的影响,并得出利用Trainlm函数训练神经网络更理想,神经元越多识别效果越好的结论.
关键词
神经网络
损伤
识别
训练函数
Keywords
neural network
damage
localization
training functions
bridge
分类号
U443.7 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于神经网络的桥梁结构损伤识别分析
包龙生
于玲
王澍
张兰
杨炳成
《沈阳建筑工程学院学报（自然科学版）》
2004
8
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