【摘 要】
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目前，地铁已经成为城市交通的心脏，其运行势必会对建筑物产生影响，严重危害建筑物的外观和结构安全，同时也会对建筑物内人造成身体的和心理的伤害，所以必须对建筑物内的振动加
【出 处】
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2015年全国工业控制计算机技术年会
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目前，地铁已经成为城市交通的心脏，其运行势必会对建筑物产生影响，严重危害建筑物的外观和结构安全，同时也会对建筑物内人造成身体的和心理的伤害，所以必须对建筑物内的振动加以了解。为了研究地铁振动对建筑物的影响，解决地铁在运行过程中建筑物所面临的问题，关键是从建筑物的振动参数中找到合理正确的数据，用于评价建筑物的现状。本文提出了一种基于BP神经网络算法处理振动数据，对参数进行约简，以天津地铁3号线中山路——北站区间某建筑物内在运行过程的振动数据作为研究对象，通过BP神经网络实现对地铁振动参数的约简；同时对不同时刻，不同频率下地铁运行中所产生振动振幅、，持续时间等参数进行处理，得到真实有效的地铁振动参数，通过MATLAB仿真与实测数据进行比较验证该方法的有效性。
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