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改进RBF网络及其在悬索桥吊索损伤定位中的应用

Modified RBF Neural Network and Its Application at Sling Damage Location of Suspension Bridges

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【Author】 Yang Jie1,2,Li Aiqun2,Zeng Jie1(1.College of Aerospace Engineering,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing,210016,China;2.College of Civil Engineering,Southeast University,Nanjing,210096,China)

【机构】南京航空航天大学航空宇航学院；东南大学土木工程学院；

【摘要】研究了RBF网络行为的过拟合现象,提出了基于R2+准则与Jackknife校验的改进算法。以润扬大桥南汊悬索桥为背景,在对其吊索损伤分析的基础上,构建了RBF损伤定位网络。研究表明,本文提出的改进RBF网络可以较好地对吊索进行损伤定位。更多还原

【Abstract】 By studying an OLS-RBF learning algorithm,a modified algorithm based on R2+ rule and Jackknife validation is presented.After analyzing the sling damage patterns of the Runyang Yangtze river highway bridge-south suspension bridge,the RBF damage location network is constructed,trained and tested. Results show that modified RBF network can effectively locate the sling damage.更多还原

【关键词】损伤定位；径向基函数；改进算法；
【Key words】 damage location,radial basis function； modified algorithm；

【基金】航空科学基金(2008ZD52040,2008ZD52047)资助项目;中国博士后科学基金(20090451157)资助项目

【文献出处】南京航空航天大学学报 ,Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics , 编辑部邮箱 ,2011年01期

【分类号】U441.4
【被引频次】2
【下载频次】112

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