基于图像识别和神经网络的大跨度结构风荷载模拟

• 作者: 孙芳锦 张大明 殷志祥
• 来源期刊: 郑州大学学报(工学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 图像识别技术 神经网络 风荷栽模拟 图像信息 计算效率
• 年，卷（期）: 2008,（4）
• 页码范围: 116-119
• 页数: 4页
• 分类号: TU312+.1
• 字数: 2822字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-6833.2008.04.027

摘要

将图像识别技术和神经网络(ANN)系统相结合,给出了大跨度结构风荷载的模拟方法.采用递归图和特征脸识别两种图像识别技术,将风速时间数值序列转化为图像信息.然后将大量风速时间序列转换为维数较少的向量Ω,再结合多层ANN体系得到简化的神经网络模型,预测出空间各点的风速时程.最后将其应用到一大跨度结构的风荷载模拟中,结果不仅与目标值符合良好,而且可以减少神经网络的层数,大大提高运算速度和结果的可信度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张大明	辽宁工程技术大学技术与经济学院	50	290	8.0	15.0
2	殷志祥	辽宁工程技术大学土木建筑工程学院	96	442	13.0	16.0
3	孙芳锦	辽宁工程技术大学土木建筑工程学院	41	118	6.0	9.0