【摘 要】
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将图像识别技术和神经网络（ANN）系统相结合，给出了大跨度结构风荷载的模拟方法．采用递归图和特征脸识别两种图像识别技术。将风速时间数值序列转化为图像信息，然后将大量风速时间
【机 构】
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辽宁工程技术大学土木建筑工程学院,辽宁工程技术大学技术与经济学院
【基金项目】
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辽宁省教育厅基金资助项目(202183391)
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将图像识别技术和神经网络（ANN）系统相结合，给出了大跨度结构风荷载的模拟方法．采用递归图和特征脸识别两种图像识别技术。将风速时间数值序列转化为图像信息，然后将大量风速时间序列转换为维数较少的向量Ω，再结合多层ANN体系得到简化的神经网络模型，预测出空间各点的风速时程．最后将其应用到一大跨度结构的风荷载模拟中，结果不仅与目标值符合良好，而且可以减少神经网络的层数．大大提高运算速度和结果的可信度．
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