基于回归神经网络的大跨度结构风压场预测
本文关键词:基于回归神经网络的大跨度结构风压场预测
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【摘要】:为提高计算效率并降低存储耗时,提出一种局部回归神经网络方法用来预测大跨度结构风压场。将原有整体优化问题分解为神经元层的子问题进行处理,基于在线学习方法中的递归预报误差法对局部回归神经网络进行训练。首先给出了整体递归预报误差算法,对所有可调权进行同步处理,然后将整体优化问题分解为子问题推导出局部回归神经网络,在更新递归过程中使用二阶信息。将该方法应用于大跨度屋盖的风压预测中,并将计算结果与传统神经网络计算结果进行了比较。结果表明,本文方法的计算误差小,收敛速度快,达到了提高计算效率和降低存储耗时的目的。提出的局部回归神经网络方法为大跨度结构风压场的预测提供了准确高效的方法。
【作者单位】: 辽宁工程技术大学建筑工程学院;辽宁工程技术大学经济管理学院;
【关键词】: 回归神经网络 在线学习 递归预报误差法 大跨度结构 风压场
【基金】:国家自然科学基金项目(51108345) 同济大学土木工程防灾国家重点实验室开放基金项目(SLDRCE-MB-04) 辽宁省教育厅基金一般项目(L2013134)
【分类号】:TU312.1
【正文快照】: 引言大跨度结构的柔性大、质量轻,风荷载是其控制荷载。由于现行的结构设计规范[1]对该类结构风荷载计算的规定并不完善,因此找到能准确预测该类结构风荷载的方法就尤为重要。通常最可靠的方法是进行风洞试验,但对大跨度屋盖结构的刚体模型进行测压风洞试验时,屋盖表面一般布
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前6条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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10 张略秋;邹W,
本文编号:889426
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