基于神经网络预测与小波变换的结构非线性振动参数识别

摘要：

首先介绍利用复Morlet小波变换进行结构非线性振动模型参数识别的原理，进而分析了因小波变换过程中的边端效应以及在采样点较少情况下复Morlet小波变换对非线性模型参数识别准确性的影响。然后提出了利用BP神经网络对非线性模型参数识别的信号进行预测延拓，并基于预测后的信号进行参数识别。最后通过对两种非线性振动模型进行数值仿真，验证了该方法能很好的提高非线性模型参数识别的准确性，并且具有一定的抗噪能力。

关键词：复Morlet小波变换、BP神经网络、边端效应、预测延拓

分类号：TU311.3(建筑结构)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金DUT13LAB10

在线出版日期：2014-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：190-197,203