摘要
采用标准Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络,建立起加速度时程与位移时程之间的非线性映射模型,从而实现加速度时程和对应时刻的位移时程的相互转换。建筑结构实测数据分析结果表明,所建议的模型是有效、可行的。
This paper gives a back-propagation artificial neural network mapping model with a standard Lerenberg-Marquardt training to realize the inter-transformation between the time history of acceleration and displacement. Analytic results from the numerical value of the engineering building illustrate that this model is valid and feasible.
出处
《石家庄铁道学院学报》
2004年第4期83-85,88,共4页
Journal of Shijiazhuang Railway Institute
基金
河北省教育厅研究基金资助项目(2001256)
关键词
人工神经网络
加速度
位移
时程
相互转换
artificial neural networks
acceleration
displacement
time history
inter-transformation
