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RBF神经网络在极限承载力预测中的应用

Application of RBF Neural Networks in Prediction of Ultimate Load Capacity
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摘要 利用RBF神经网络预测预应力高强混凝土简支T梁极限承载力。重点讨论了RBF神经网络的结构和算法,通过对预测结果进行分析比较,证明此方法在预应力高强混凝土简支T梁极限承载力的预测中具有实用价值。 Neural network has strong nonlinear mapping function. The authors pedict ultimate load (capacity) of simply-supported T beam with prestressed high strength concrete by means of RBF (Radial Basis (Function)) neural network. Structure and algorithm of RBF neural networks are emphasized in the (discussion). The method has practical meanings in predicting ultimate load capacity of simply-supported T beam with prestressed high strength concrete by analyzing and contrasting the obtained results.
出处 《长沙交通学院学报》 2004年第4期65-69,共5页 Journal of Changsha Communications University
关键词 RBF神经网络 预测 高强混凝土 简支T梁 极限承载力 RBF neural networks prediction high strength concrete simply-supported T beam (ultimate) load capacity
  • 相关文献

参考文献3

  • 1张立明.人工神经网络的模型及其应用.上海:复旦大学出版社,1992,13-51.
  • 2叶见曙.结构设计原理[M].北京:人民交通出版社,1996..
  • 3从爽.面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用[M].合肥:中国科技大学出版社,1998.59-60.

共引文献89

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