基于人工智能算法的木构古建筑寿命预测模型应用研究

摘要：

就重大木质结构的古建筑管理而言,对于木构古建筑使用寿命的精准预测预报具有非常重要的意义.随着人工智能的兴起,人工智能算法已经渗透到了许多的学科中.本研究结合人工蜂群(ABC)算法的全局寻优能力和Elman神经网络的非线性拟合能力,建立了针对木构古建筑使用寿命预测的ABC-Elman模型,为作对比分析,同时建立了BP神经网络模型和Elman模型.以某历史木构古建筑为例,构建了此三类人工智能模型并进行了模型试算分析,结果表明:ABC-Elman模型的建模效率更高、预测能力更强,在木构古建筑寿命预测中具有更好的适用性,可推广应用于古建筑沉降监测预报、古建筑木质结构物理性质变化预测等相关考古问题中.

关键词：木构古建筑、寿命、Elman网络、人工蜂群算法、BP网络

所属期刊栏目：26

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2019-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：214-215