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BP神经网络用于斜拉桥施工过程中混凝土弹性模量的识别 被引量:5

Application of BP Neural Network to Concrete Elastic Modulus Identification in Construction of Cable-Stayed Bridge
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摘要 尝试采用基于快速优化算法L-M法的BP神经网络进行斜拉桥施工控制中的参数识别工作。对影响参数之一的混凝土弹性模量的网络学习和仿真结果表明:该法对数据的处理,在操作简单的基础上,表现了较强的鲁棒性和较高的精度。 This paper attempts to make a study of parameter identification in construction control of a cablestayed bridge using BP neural network based on LM (LevenbergMarquardt) method. The results obtained from the training and simulation of the neural network for one of the influential parameters, the elastic modulus of concrete, indicate that the data processing with the method is easy for operation and has satisfactory accuracy with good robusticity for parameter identification.
出处 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期74-76,79,共4页 Bridge Construction
基金 广东省自然科学基金资助项目(960223)
关键词 B神经网络 混凝土 弹性模量 斜拉桥 施工控制 参数识别 neural network, cable-stayed bridge, construction control, parameter identifica-tion
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