理想薄平板气动导数的人工神经网络识别

• 作者: 李乔 李林
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁 气动导数 颤振 人工神经网络 理想薄平板
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 页码范围: 159-163
• 页数: 5页
• 分类号: TP183|U44
• 字数: 2796字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2003.02.010

摘要

介绍一种用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数的方法.通过构造BP网络,比较各种因素对识别结果的影响. 数据处理方式对神经网络的训练结果影响很大.隐层单元数量、训练次数、随机赋值次数、样本数量等对训练结果也有影响,但影响较小.采用这种方法识别理想薄平板的气动导数是可行的,并且具有较高的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李乔	西南交通大学土木工程学院	213	3744	32.0	49.0
2	李林	西南交通大学土木工程学院	26	291	8.0	16.0