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摘要:
基于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色-神经网络联合的大型冷却塔平均位移和风振系数预测模型.该联合模型增强了预测结果的自适应性和准确性,能解决因气弹模型试验中测点样本数目太少而无法直接建立神经网络预测模型的局限.通过某大型冷却塔气弹模型风洞试验结果的算例分析,表明该组合模型对于平均位移和风振系数的预测结果均与试验结果吻合良好,随后基于已训练的模型给出结构风振反应精细化分析所需的输入参数预测结果.这为冷却塔结构风效应的精细化研究提供了一个新的有效方法.
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文献信息
篇名 基于灰色-神经网络联合模型的大型冷却塔风效应预测
来源期刊 南京航空航天大学学报 学科 工学
关键词 大型冷却塔 灰色系统 神经网络 风振预测 风振系数 风洞试验
年,卷(期) 2014,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 652-658
页数 7页 分类号 TU279.7|V211.74|TP183
字数 4096字 语种 中文
DOI
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 陈剑宇 内蒙古电力勘察设计院水工处 6 19 3.0 4.0
2 柯世堂 南京航空航天大学土木工程系 101 269 8.0 11.0
3 初建祥 内蒙古电力勘察设计院水工处 11 8 1.0 2.0
4 瞿宗新 南京航空航天大学土木工程系 2 5 1.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
大型冷却塔
灰色系统
神经网络
风振预测
风振系数
风洞试验
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
南京航空航天大学学报
双月刊
1005-2615
32-1429/V
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-140
1956
chi
出版文献量(篇)
3509
总下载数(次)
9
总被引数(次)
36115
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
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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