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摘要:
针对人工神经网络在结构系统辨识中存在的问题,提出一种基于BP神经网络的跟踪辨识方法.通过将实际结构模型分为一个机理模型和一个实时误差模型,前者基于常规的BP神经网路通过离线训练而成,而后者通过小型的BP神经网络实时辨识系统误差,进而使这种经过改进的系统识别网络能够具有动态递阶识别系统的能力.计算机仿真分析表明,这种方法可有效地减小由于不同外荷载作用引起的结构系统辨识误差,提高人工神经网络在系统辨识中的精度和可靠度.
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文献信息
篇名 基于BP神经网络的结构系统跟踪辨识方法
来源期刊 郑州大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 跟踪识别 结构系统辨识 BP神经网络 地震荷载
年,卷(期) 2005,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 50-53
页数 4页 分类号 TU311.3
字数 2305字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-6833.2005.01.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵林 同济大学建筑工程系 132 1379 22.0 31.0
2 王丽 黄河水利职业技术学院土木工程系 11 81 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
跟踪识别
结构系统辨识
BP神经网络
地震荷载
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
郑州大学学报(工学版)
双月刊
1671-6833
41-1339/T
大16开
河南省郑州市科学大道100号
36-232
1980
chi
出版文献量(篇)
3118
总下载数(次)
0
总被引数(次)
21814
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导