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基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型  
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【英文篇名】 Choice of structural styles for tall building based on radial basis function neural network
【下载频次】 ★★
【作者】 王全凤; 郑浩;
【英文作者】 WANG Quanfeng; ZHENG Hao ( College of Civil Engineering; Huaqiao University; Quanzhou 362021; China);
【作者单位】 华侨大学土木工程学院;
【文献出处】 四川建筑科学研究 , Sichuan Building Science, 编辑部邮箱 2010年 05期  
期刊荣誉:ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 高层建筑; 结构选型; 人工神经网络; 径向基函数神经网络;
【英文关键词】 tall building; choice of structural styles; artificial neural network (ANN); neural network of radial basis function;
【摘要】 提出了应用径向基函数神经网络进行高层结构体系的选型,它充分运用了神经网络高度的非线性、高度的容错性和鲁棒性、自学习、实时处理等特点。研究表明,径向基函数神经网络运算速度较普通BP算法快103~104倍,并且精度高,可以高效、高质地进行高层建筑结构的选型。
【英文摘要】 In the early stage of the design process,the design of tall building is a complex work. It needs various knowledge and professional experience for the structural design. A way concerned about the choice of structural styles is put forward based on radial basis function neural network ( RBFNN) in this paper. The qualities of the RBFNN,high-nonlinear,high-permissibility of error and high-robustness,self-adaptability,online work,and so on,are adequately used in the research. And,it is concluded that RBFNN runn...
【更新日期】 2010-11-30
【分类号】 TU973;TP183
【正文快照】 0引言随着经济全球化和文化需求的迅猛发展,在20世纪后半期土木和结构工程所取得的巨大成就鼓舞下,发达国家纷纷筹建更高、更大、更长的各种超大型复杂结构物。我国虽是发展中国家,但由于近年来经济建设的迅速发展和国家整体实力的增强,我国的高层建筑正处于高速发展阶段。随着

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