【摘 要】
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桥梁的变形预测对桥梁的安全性能研究具有重大意义。利用神经网络的自主学习能力,建立了BP神经网络学习模型,对已测得实际数据进行学习处理,修正权值,预测未来数据变化。结合
【机 构】
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陕西铁路工程职业技术学院道桥工程系
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桥梁的变形预测对桥梁的安全性能研究具有重大意义。利用神经网络的自主学习能力,建立了BP神经网络学习模型,对已测得实际数据进行学习处理,修正权值,预测未来数据变化。结合MATLAB8.0软件进行了程序流程图设计与程序实现。以杭州湾跨海大桥为例,选取前10期检测数据作为学习样本,选取后5期检测数据作为预测期望值,与传统GM模型进行对比,证明了BP学习模型的可靠性与高精度,可以用来对大桥的变形量进行良好的预测。
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