基于人工神经网络的高层建筑结构选型知识发现

摘要：

目前结构工程实例积累越来越丰富,而解决结构选型这一实际工程问题的知识却相对贫乏,因此将知识发现技术应用于工程结构的设计过程,可以有效地辅助设计决策过程,提高工程设计的智能化水平.分析了根据结构实例库进行知识发现的可行性,提出了改进的BP人工神经网络学习算法,开发了高层建筑结构实例库及其管理系统,将实例库系统提供的实例分别作为神经网络系统的训练样本和测试样本,对3层多输入多输出BP网络进行了训练和学习,工程实例应用结果表明:所提出的方法和所开发的系统可以发现实际工程高层建筑结构的选型知识,系统具有较好的自适应能力。

关键词： BP人工神经网络 学习算法 知识发现 结构选型 实例库 高层建筑

作者: 吕大刚 张世海 刘晓燕 王力

作者单位: 哈尔滨工业大学,土木工程学院,黑龙江,哈尔滨,150090 南阳理工学院,建筑工程系,河南,南阳,400047 哈尔滨工业大学,计算机科学与技术学院,黑龙江,哈尔滨,150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十六届中国神经网络大会(CNNC2006)暨首届中国人工免疫系统专题会议(CAISC06)

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 351-355

在线出版日期: 2006-08-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）