【摘 要】
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影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂,且具有不确定性,仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性,针对这种情况,本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经
【机 构】
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暨南大学土木工程系,暨南大学网络中心
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影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂,且具有不确定性,仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性,针对这种情况,本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型,并用试验数据进行了验证.结果表明,这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性,相比之下,改进的BP神经网络稳定性较好,但逼近速度慢,精度也不高;而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点,其稳定性好,逼近速度快,且精度高,这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风
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