基于在线神经网络算法的结构恢复力预测方法
本文关键词:基于在线神经网络算法的结构恢复力预测方法
【摘要】:为实现在线预测非线性结构恢复力,提出一种在线BP神经网络算法。针对两个自由度非线性结构,进行了Bouc-Wen模型的恢复力预测,验证了在线神经网络算法的有效性。分析了样本数量以及目标误差对预测精度和计算耗时的影响。结果表明:与传统离线学习方式算法相比,在线学习算法提高了算法计算效率和预测精度;随着样本数量的减少,算法计算效率增快;随着目标误差减小,算法预测精度增大。
【作者单位】: 黑龙江科技大学建筑工程学院;
【关键词】: 神经网络 恢复力 预测 在线
【基金】:黑龙江省青年科学基金项目(QC2013C055) 国家自然科学基金项目(51408157;51308159;51308160)
【分类号】:TP183;TU317
【正文快照】: X0引言1非线性Y1X Y初始化神经对象系统F(X)网络准训0(g(X,Y),神w经练0,θ0)网过结构混合实验是将实验加载与数值模拟相结训练络程完的(k)y合,评价土木结构地震反应和抗震性能的有效实验[wnn,θn]X技术2训练后的神经输出Y^2。结构整体进入非线性时,为了能够准确模拟网络准Y20(
【共引文献】
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1 闫志浩;基于Bouc-Wen模型的非线性结构参数识别研究[D];南京理工大学;2005年
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1 吕庆U,
本文编号:810277
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