人工神经网络预测混凝土柱屈服性能

• 作者: 唐和生 李大伟 苏瑜 赵金海
• 来源期刊: 湖南大学学报（自认科学版）
• 关键词: 矩形混凝土柱 屈服位移 人工神经网络 预测模型
• 年，卷（期）: 2015,（11）
• 所属期刊栏目: 土木工程
• 页码范围: 17-24
• 页数: 8页
• 分类号: TU375.3
• 语种: 中文

摘要

建立了一种基于人工神经网络的矩形混凝土柱屈服性能预测方法.该方法采用经验模型进行柱屈服性能影响因素的分析来确定该神经网络的输入参数,并通过敏感性分析验证了所选神经网络输入参数的合理性.为验证该方法的可行性与有效性,通过对PEER 210组矩形混凝土柱的屈服性能进行预测分析并与经验预测模型的预测结果进行比较.比较分析结果表明:神经网络预测结果与实验结果吻合程度远高于其他经验预测模型;同时也证实该方法在实验数据稀少的情况下为预测结构在地震作用下的性能提供一条新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐和生	同济大学土木工程防灾国家重点实验室	70	571	13.0	21.0
5	苏瑜	同济大学结构工程与防灾研究所	6	12	2.0	3.0
6	李大伟	同济大学结构工程与防灾研究所	4	7	2.0	2.0
7	赵金海	同济大学结构工程与防灾研究所	2	5	1.0	2.0