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将模糊理论与神经网络技术相结合，建立了基于模糊神经网络的拉索耐久性评价模型；网络训练采用改进的梯度下降动量BP算法，经过265次学习，确定了网络各层参数值，得到了网络的收敛解；最后通过5个校验样本验证了拉索耐久性模型的正确性。研究结果表明：拉索构件的耐久性评价指标分为拉索索力、锚固系统、拉索保护层、减震装置4种；采用动态BP算法对网络进行计算时，网络的收敛速度优于常用的BP算法；训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了评价专家的知识、经验和判断，可将网络应用于拉索构件的耐久性评价。