【摘 要】
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为了提高传统BP神经网络在线预测精度和计算效率,提出一种在线自适应神经网络算法。该算法在传统BP网络的输入层和隐含层之间增加一个反馈层,通过存储内部状态增强网络动态映
【机 构】
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中国地震局工程力学研究所中国地震局地震工程与工程振动重点实验室,黑龙江科技大学建筑工程学院,同济大学土木工程防灾国家重点实验室
【基金项目】
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黑龙江省省属高等学校基本科研业务费科研项目(2017);黑龙江科技大学青年才俊培养计划(2017);国家自然科学基金(51408157);黑龙江省青年科学基金(QC2013C055)
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为了提高传统BP神经网络在线预测精度和计算效率,提出一种在线自适应神经网络算法。该算法在传统BP网络的输入层和隐含层之间增加一个反馈层,通过存储内部状态增强网络动态映射能力,以提高算法自适应性;同时,在学习阶段采用递推形式在线训练算法权值和阈值,以提高算法计算精度和计算效率。基于两组防屈曲支撑构件拟静力试验数据,在线预测防屈曲支撑恢复力。研究表明:与传统神经网络算法相比,在线自适应网络算法具有更好的在线预测精度和计算效率;通过对网络结构中的输入变量、输入和观测样本、隐含层激活函数等算法参数进行鲁棒性分析,
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