基于BP人工神经网络的基础隔震智能初步设计系统研究分析.pdf

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兰州理工大学 硕士学位论文 基于BP人工神经网络的基础隔震智能初步设计系统研究 姓名：范萍萍 申请学位级别：硕士 专业：结构工程 指导教师：李慧 座机电话号码 硕十学伶论文 摘 要 基础隔震技术作为一种有效的抗震设计手段在我国得到广泛的应用，为减轻地震灾 害提供了一条合理、有效、安全的新途径，并在防震减灾事业中起到积极的推动作用。 2008年汶川地震后，隔震结构在地震中表现出良好的抗震性能，使得隔震技术在我国得 到了更加迅速的发展。 针对隔震结构发展迅速且设计方法比较复杂这一现状，本文利用人工神经网络建立 以隔震设计样本集为基础的因果关系网络，通过神经网络反映出上部结构基本参数与隔 震后结构最大层剪力比和隔震支座最大位移之间较强的非线性关系，提出一种快速、高 效的基于BP神经网络的基础隔震智能初步设计系统。 首先，应用标准BP人工神经网络，以建筑结构的抗震设防类别、设防烈度、场地 类别、地震分组、高宽比、长宽比、刚度，质量和面积为主要影响因子，以隔震后结构 的最大层剪力比和支座最大位移为输出结果，建立隔震初步设计系统。通过网络测试表 明该网络的准确率较高，说明基于标准BP神经网络的隔震初步设计系统对隔震结构减 震效果的分析具有一定的可行性，但在网络的训练速度、精度等方面还有待进一步提高。 其次，针对基于标准BP神经网络的基础隔震初步设计系统存在的问题，对标准BP 神经网络进行改进，改进后的BP神经网络有效的提高了网络的学习速度，缩短了训练 时间，，提高了网络测试准确率。说明本文采用的改进方法是可行的，改进后的神经网络 具有良好得推广价值和实际应用价

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