基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型

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1、四川建筑科学研究第36卷第5期18SichuanBuildingScience2010年1O月基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型王全凤，郑浩(华侨大学土木工程学院，福建泉州362021)摘要：提出了应用径向基函数神经网络进行高层结构体系的选型，它充分运用了神经网络高度的非线性、高度的容错性和鲁棒性、自学习、实时处理等特点。研究表明，径向基函数神经网络运算速度较普通BP算法快10’一1O倍，并且精度高，可以高效、高质地进行高层建筑结构的选型。关键词：高层建筑；结构选型；人工神经网络；径向基函数神经网络中图分类号：TU973文献标

2、识码：A文章编号：1008—1933(2010)05—018—04ChoiceofstructuralstylesfortallbuildingbasedonradialbasisfunctionneuralnetworkWANGQuanfeng．ZHENGHao(CollegeofCivilEngineering，HuaqiaoUniversity，Quanzhou362021，China)Abstract：Intheearlystageofthedesignprocess，thedesignoftallbuildingisaco

3、mplexwork．Itneedsvariousknowledgeandprofessionalexperienceforthestructuraldesign．Awayconcernedaboutthechoiceofstructuralstylesisputforwardbasedonradialbasisfunctionneuralnetwork(RBFNN)inthispaper．ThequalitiesoftheRBFNN，hi-nonlinear，hish—permissibilityoferrorandhigh—rob

4、ustness，self-adaptabihty，onlinework，andSOon，areadequatelyusedintheresearch．And，itisconcludedthatRBFNNrunning·speedis10’一lOtimesfasterthantraditionalBPneuralnetwork’salgorithm．Fromtheresearch．themethodbasedonRBFNNCansolvetheproblemonchoiceofstructuralstylesefectivelyand

5、quickly．Keywords：tailbuilding；choiceofstructuralstyles；artificialneuralnetwork(ANN)；neuralnetworkofradialbasisfunction有强烈的综合性，包含大量不确定性(随机性、模糊0引言性和未确定性)信息，用传统的准则法或者数学规随着经济全球化和文化需求的迅猛发展，在20划化对此问题进行建模和求解很难奏效¨J。本文世纪后半期土木和结构工程所取得的巨大成就鼓舞意图介绍一种基于径向基函数神经网络的方法来进下，发达国家纷纷筹建更高、更大、

6、更长的各种超大行高层建筑结构体系的选择，它充分运用了人工神型复杂结构物。我国虽是发展中国家，但由于近年经网络高度的非线性、高度的容错性和鲁棒性、自学来经济建设的迅速发展和国家整体实力的增强，我习及实时处理等特点，并且利用了神经网络存储专国的高层建筑正处于高速发展阶段。随着高层建筑家的设计经验，并且具有渐进的学习功能，使普通设高度和各种大型复杂结构体系和类型的发展，一方计人员通过向人工神经网络输入若干高层建筑结构面为土木工程师聪明才智的充分发挥提供了更大的的基本信息，从而能够很好地解决高层建筑结构体余地；但另一方面，由于大型复杂结构设

7、计问题自身系的选择问题。的复杂性，选择余地的增大也意味着选择的结构体系和类型不恰当的可能性也大大增加。因而，结构1径向基函数神经网络模型选型问题在大型复杂结构设计中的重要性空前突径向基函数(RadialBasisFunction，简记为显，正日益受到土木工程师的关注。但是，在结构选RBF)神经网络是由J．Moody和C．Darken于20世型方面目前国内外尚未对其理论进行充分的研究，纪80年代末提出的一种神经网络，它是前馈神经网这是因为结构选型是一个非常复杂的决策问题，具络中的一类特殊的3层神经网络。径向基函数(RBF)神经网络就是

8、一种典型的局部逼近神经网收稿日期：2009-01-09络，对于每个输入输出数据对，只有少量的权值需要作者简介：王全凤(1945一)，男，福建莆田人，工学博士，教授，博士生导师，主要从事建筑结构方面的研究。进行调整，从而使局部逼近网络具