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讨论了如何基于输入参数选择和样本收集来进行结构模型的神经网络修正。提出了利用模态频率、模态振型和模态柔度组合指标作为神经网络修正的输入参数。并用悬臂梁数值模拟和巴东长江公路大桥实桥模型来进行分析验证，分别比较了不同输入参数的修正精度。最后验证了结合模态柔度可以有效地对实际结构进行修正，保证模型修正效果。