地震能够对人类的生命和财产的安全构成极其严重的危害。土木工程结构振动控制尤其是半主动控制能够有效的减轻地震对建筑结构的破坏作用。神经网络控制具有自学习的能力,具有自适应性以及具有并行分布处理等能力,是一种新型的控制方法,尤其是径向基函数神经网络具有学习收敛速度快,精度高的特点,将其应用在土木工程结构半主动控制中对减震具有重要意义。本文将径向基函数神经网络应用在土木工程结构半主动控制中,设计了神经网络控制器,并对其减震效果进行了仿真比较分析。本文首先根据地震波的特性,选取人工合成地震波作为仿真分析的输入地震波,建立了无控建筑结构的Simulink模型并利用MATLAB对在人工合成地震波作用下的无控建筑结构进行仿真,得到了建筑结构的地震反应。其次针对时滞问题,利用径向基函数神经网络对建筑结构下一时刻的地震反应进行了预测,并与原地震反应进行了比较,结果表明径向基函数神经网络能够很好的预测建筑结构的地震反应,而且学习收敛速度快。最后将磁流变阻尼器设置在建筑结构中,并建立了加入磁流变阻尼器的建筑结构模型,设计了径向基函数神经网络半主动控制器,并与无控的建筑结构地震反应进行了仿真对比分析,结果表明径向基函数神经网络半主动控制能够有效的减小建筑结构的位移、速度和加速度反应,对建筑结构有很好的减震效果。因此,神经网络控制方法是一种有效的半主动控制方法。