BP神经网络在高层结构体系选择中的应用

被引：5

作者：

郑浩

王全凤

机构：

[1] 华侨大学土木工程系

来源：

华侨大学学报(自然科学版) | 2003年 / 01期

关键词：

高层建筑; 结构体系选择; 人工神经网络; 传统BP算法; 改进的带动量自适应学习率BP算法; L-M算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU973.1 [];

学科分类号：

摘要：

提取高层建筑结构选型的主要控制因素 ,以此建立基于 BP(Back- Propagation)神经网络的高层建筑结构体系选择的数学模型 .分别采用传统的 BP算法、改进的带动量自适应学习率 BP算法 ,以及 L- M(Levernberg- Marquart)算法 ,进行高层建筑结构体系选择的研究 .研究结果表明 ,传统的 BP算法和改进的带动量自适应学习率 BP算法 ,无法适应土木工程中大规模的数据结构 .而采用 L- M算法神经网络 ,较传统 BP算法快 10 2～ 10 3倍 ,并且精度高 ,可以较好地解决高层建筑结构体系选型问题 .

引用

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