期刊文献+

基于径向基函数神经网络的建筑结构地震反应的预测研究

Study on Prediction of Seismic Response of Building Structure Based on Radial Basis Function Neural Network
下载PDF
导出
摘要 地震作用下的建筑结构是一个强非线性系统,而且土木工程结构振动控制对实时性要求很高。因此,在结构振动控制中,为了对建筑结构进行有效的控制,必须对建筑结构在地震作用下的动力响应进行预测。本文采用径向基函数神经网络对建筑结构地震反应进行预测研究,在Matlab的Simulink环境中对系统进行了仿真。仿真结果表明,径向基函数神经网络预测的精度高,训练的时间短,非常适合于建筑结构地震反应预测。 Building structure under the action of seismic wave is a strongly nonlinear system.And structural vibration control of civil engineering structure requires real-time highly.In structural vibration control,seismic response of building structure has to be forecasted in order to control building structure effectively.This paper studies the prediction of seismic response of building structure by using radial basis function neural network,and simulates in Simulink environment of Matlab.The simulation results show that radial basis function neural network prediction is suitable for prediction of seismic response of building structure in the aspects of accuracy and short training time.
出处 《山东轻工业学院学报(自然科学版)》 CAS 2012年第4期21-24,共4页 Journal of Shandong Polytechnic University
关键词 建筑结构 径向基函数 神经网络 预测 building structure radial basis function(RBF) neural network prediction
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献8

共引文献15

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部