首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型
引用本文:刘旭政,张春荣,陈水生.基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型[J].华东交通大学学报,2010,27(2):8-12.
作者姓名:刘旭政  张春荣  陈水生
作者单位:1. 华东交通大学,铁路环境振动与噪声教育部工程研究中心,江西,南昌,330013
2. 江西省交通设计院,江西,南昌,330002
基金项目:江西省自然科学基金,江西省教育厅科研项目 
摘    要:将模糊理论与神经网络技术相结合,建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型;网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法,经过265次学习,确定了网络各层参数值,得到了网络的收敛解;最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明:拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种;采用动态BP算法对网络进行计算时,网络的收敛速度优于常用的BP算法;训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断,可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。

关 键 词:桥梁工程  拉索  模糊神经网络  耐久性评价  评价指标

Evaluation Model of Cable Durability Based on Fuzzy Neural Network
Liu Xuzheng,Zhang Chunrong,Chen Shuisheng.Evaluation Model of Cable Durability Based on Fuzzy Neural Network[J].Journal of East China Jiaotong University,2010,27(2):8-12.
Authors:Liu Xuzheng  Zhang Chunrong  Chen Shuisheng
Institution:Liu Xuzheng1,Zhang Chunrong2,Chen Shuisheng1(1.Engineering Research Center of Railway Environmental Vibration and Noise,Ministry of Education,East China Jiaotong University,Nanchang 330013,China,2.Jiangxi Jiaotong Designing Institute,Nanchang 330002,China)
Abstract:Combining fuzzy theory and neural network theory,a durability evaluation model based on fuzzy neural network is proposed.The network are trained with dynamic BP algorithm,and the network parameters of each layer are confirmed with 265 times learning.Finally,the fuzzy-neural network is verified by five check-up samples.The results show that the four evaluation indexes of cable durability are cable tension,anchored device,cable cover and damping device.Dynamic BP algorithm is prior to common BP algorithm in t...
Keywords:bridge engineering  cable  fuzzy neural network  durability evaluation  evaluation index  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《华东交通大学学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《华东交通大学学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号