改进RBF网络及其在悬索桥吊索损伤定位中的应用

被引：3

作者：

杨杰 ^{[1
,2
]}

李爱群 ^{[2
]}

曾捷 ^{[1
]}

机构：

[1] 南京航空航天大学航空宇航学院

[2] 东南大学土木工程学院

来源：

南京航空航天大学学报 | 2011年 / 43卷 / 01期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

损伤定位; 径向基函数; 改进算法;

D O I：

10.16356/j.1005-2615.2011.01.019

中图分类号：

U441.4 [];

学科分类号：

摘要：

研究了RBF网络行为的过拟合现象,提出了基于R2+准则与Jackknife校验的改进算法。以润扬大桥南汊悬索桥为背景,在对其吊索损伤分析的基础上,构建了RBF损伤定位网络。研究表明,本文提出的改进RBF网络可以较好地对吊索进行损伤定位。

引用

页码：110 / 114

页数：5

共 6 条

[1] BP神经网络在大跨斜拉桥的斜拉索损伤识别中的应用 [J].

杨杰 ;

李爱群 ;

缪长青 .

土木工程学报, 2006, (05) :72-77+95

[2] 基于径向基函数神经网络的斜拉桥损伤识别 [J].

张刚刚 ;

王春生 ;

徐岳 .

长安大学学报(自然科学版), 2006, (01) :49-53

[3] 应用人工神经网络技术的大型斜拉桥子结构损伤识别研究 [J].

李忠献 ;

杨晓明 ;

丁阳 .

地震工程与工程振动, 2003, (03) :92-99

[4] RBF神经网络及其在结构损伤识别中的应用研究 [J].

饶文碧 ;

吴代华 .

固体力学学报, 2002, (04) :477-482

[5] 斜拉桥损伤识别的径向基函数(RBF)神经网络设计 [J].

刘效尧 .

工程设计CAD与智能建筑, 2000, (07) :35-37

[6] MULTILAYER PERCEPTRON IN DAMAGE DETECTION OF BRIDGE STRUCTURES [J].

PANDEY, PC ;

BARAI, SV .

COMPUTERS & STRUCTURES, 1995, 54 (04) :597-608

← 1 →