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基于神经网络的2D
第 09 卷第 4 期
基于人工神经网络的建筑变形预测模型引言建筑变形的危害:由于各种相关因素的影响工程建筑有可能随时间的推移发生沉降位移绕曲倾斜急裂缝等现象这些现象称为建筑变形工程建筑变形和我们的日常生活息息相关有时会造成我们的担忧和恐惧如果建筑变形超出我们预测的范围它甚至会造成我们生命和财产的损失预测模型的作用:建立一些模型对建筑的变形进行预测对可能发生的沉降位移绕曲倾斜急裂缝等现象进行处理减少损失常用建模方法
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级 第六章 人工神经网络模型 我们不可能对生物学上的神经网络作完全的了解只可能在某种成度上描述我们所了解的情况同样人工神经网络也只可能是在某种程度上对真实的神经网络的一种模拟和逼近 § 6.1神经元模型生物神经元模型神经元neuronneural cell也就是神经细胞人脑就是由大量神经元
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RBF神经网络:RBF神经网络又称为径向基函数神经网络是一类常用的3层前馈网络也可用于函数逼近及分类常用的RBF网络为n-h-m结构即网络具有n个输入h个隐节点m个输出RBF的常用算法用:聚类方法梯度训练方法正交最小二乘算法等等在本次算法实现过程中主要用到了聚类方法和梯度训练方法常用的RBF算法实现流程是:算法初始化:选择h个不同的初始聚类中心并令k=1初始聚类中心的方法很多比如从样本输入中
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