理想薄平板气动导数的人工神经网络识别

来源 :西南交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：Hatchet

【摘要】

：

介绍一种用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数的方法.通过构造BP网络,比较各种因素对识别结果的影响. 数据处理方式对神经网络的训练结果影响很大.隐层单元数量、

【作者】

：

李林李乔

【机构】

：

西南交通大学土木工程学院

【出处】

：

西南交通大学学报

【发表日期】

：

2003年2期

【关键词】

：

理想薄平板气动导数人工神经网络识别方法桥梁振动风振理论颤振抖振 bridges aerodynamic derivatives flutter

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介绍一种用BP人工神经网络方法识别理想薄平板的气动导数的方法.通过构造BP网络,比较各种因素对识别结果的影响. 数据处理方式对神经网络的训练结果影响很大.隐层单元数量、训练次数、随机赋值次数、样本数量等对训练结果也有影响,但影响较小.采用这种方法识别理想薄平板的气动导数是可行的,并且具有较高的精度.

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