人工神经网络在建筑物物理力学参数识别中的应用

• 作者: 刘玉静 徐艳玲
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工神经网络 观测数据 参数识别 反问题 BP算法
• 年，卷（期）: 2004,（z5）
• 所属期刊栏目: 人工智能与神经网络
• 页码范围: 175-178
• 页数: 4页
• 分类号: TP1
• 字数: 1708字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2004.z5.047

摘要

基于神经网络的BP算法,建立了识别建筑物物理力学参数的数值方法.在经典的BP算法中,网络中的权值的确定是将权值的计算修正过程描述为网络的训练过程,其中迭代步长由经验选定,常常造成收敛速度慢,并且收敛速度与初始权值的选择有关以及引起振荡等问题.在网络的训练过程中采用改进的BP算法,通过对学习算子的优化搜索,大大提高了网络的收敛速度,解决了BP算法迭代过程中目标函数的震荡问题.数值计算表明,所提出的改进的BP算法进行建筑结构物理力学参数识别的收敛速度和识别精度都得到了提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘玉静	长春工业大学基础科学学院	6	243	5.0	6.0
2	徐艳玲		2	3	1.0	1.0