BP神经网络在高层结构体系选择中的应用

摘要：

提取高层建筑结构选型的主要控制因素,以此建立基于BP(Back-Propagation)神经网络的高层建筑结构体系选择的数学模型.分别采用传统的BP算法、改进的带动量自适应学习率BP算法,以及L-M (Levernberg-Marquart) 算法,进行高层建筑结构体系选择的研究.研究结果表明,传统的BP算法和改进的带动量自适应学习率BP算法,无法适应土木工程中大规模的数据结构.而采用L-M算法神经网络,较传统BP算法快102～103倍,并且精度高,可以较好地解决高层建筑结构体系选型问题.

关键词：高层建筑、结构体系选择、人工神经网络、传统BP算法、改进的带动量自适应学习率BP算法、L-M算法

所属期刊栏目：24

分类号：TU972:TP183(地下建筑)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：48-55