参数灵敏度分析的神经网络方法及其工程应用

• 作者: 苏成 陈太聪 韩大建
• 来源期刊: 计算力学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 灵敏度分析 人工神经网络 斜拉桥 施工控制
• 年，卷（期）: 2004,（6）
• 所属期刊栏目: 工程应用
• 页码范围: 752-756
• 页数: 5页
• 分类号: O342|TP183
• 字数: 2656字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-4708.2004.06.021

摘要

在系统分析中,参数灵敏度分析不仅为判断各系统参数的重要性大小提供了依据,量化的灵敏度指标也是后续参数估计的前提.然而,在多数实际系统中,系统参数与系统状态间的显式函数关系不易得到,导致一阶灵敏度指标无法直接求取.简化的单因素分析方法亦存在模型粗糙、精度不高的缺点.本文研究采用人工神经网络的高精度泛化映射,通过少量样本的训练,建立复杂系统中多个系统参数与系统状态间的近似映射关系,继而推导得到统一的灵敏度计算列式.简单结构的神经网络方法和解析方法的对比计算显示了方法的有效性和可靠性.最后,应用该法对某斜拉桥结构的荷载参数和刚度参数进行了考查,得到一般性结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩大建	华南理工大学土木工程系	127	3317	31.0	53.0
2	苏成	华南理工大学土木工程系	104	1222	19.0	31.0
3	陈太聪	华南理工大学土木工程系	26	333	9.0	18.0