【摘 要】
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混凝土结构碳化受多种因素影响,在此基础上,构造了BP神经网络的输入参数.针对BP梯度下降算法导致的收敛速度慢和易陷入局部最小的缺点,引入粒子群演化算法来优化神经网络的各层问的连接权值,完成对混凝土材料耐久性的预测与评估.计算分析结果表明,粒子群算法的引入,相较于单纯的BP算法,该方法在结构损伤检测中取得更优的识别效果.
【机 构】
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同济大学,土木工程防灾国家重点实验室,上海,200092 同济大学,地下建筑与工程系,上海,200
【出 处】
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中国建筑学会建筑结构分会第九届混凝土结构基本理论和工程应用学术会议
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混凝土结构碳化受多种因素影响,在此基础上,构造了BP神经网络的输入参数.针对BP梯度下降算法导致的收敛速度慢和易陷入局部最小的缺点,引入粒子群演化算法来优化神经网络的各层问的连接权值,完成对混凝土材料耐久性的预测与评估.计算分析结果表明,粒子群算法的引入,相较于单纯的BP算法,该方法在结构损伤检测中取得更优的识别效果.
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