基于BP神经网络学习模型对桥梁变形数据处理研究

• 作者: 高晶晶
• 来源期刊: 公路工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 桥梁变形 神经网络 BP学习模型 预测
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 质量管理
• 页码范围: 244-248
• 页数: 5页
• 分类号: U441+.4
• 字数: 2828字
• 语种: 中文

摘要

桥梁的变形预测对桥梁的安全性能研究具有重大意义.利用神经网络的自主学习能力,建立了BP神经网络学习模型,对已测得实际数据进行学习处理,修正权值,预测未来数据变化.结合MATLAB8.0软件进行了程序流程图设计与程序实现.以杭州湾跨海大桥为例,选取前10期检测数据作为学习样本,选取后5期检测数据作为预测期望值,与传统GM模型进行对比,证明了BP学习模型的可靠性与高精度,可以用来对大桥的变形量进行良好的预测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高晶晶	陕西铁路工程职业技术学院道桥工程系	21	153	6.0	12.0