基于BP神经网络的地铁振动参数约简算法研究
目前,地铁已经成为城市交通的心脏,其运行势必会对建筑物产生影响,严重危害建筑物的外观和结构安全,同时也会对建筑物内人造成身体的和心理的伤害,所以必须对建筑物内的振动加以了解.为了研究地铁振动对建筑物的影响,解决地铁在运行过程中建筑物所面临的问题,关键是从建筑物的振动参数中找到合理正确的数据,用于评价建筑物的现状.本文提出了一种基于BP神经网络算法处理振动数据,对参数进行约简,以天津地铁3号线中山路——北站区间某建筑物内在运行过程的振动数据作为研究对象,通过BP神经网络实现对地铁振动参数的约简;同时对不同时刻,不同频率下地铁运行中所产生振动振幅、,持续时间等参数进行处理,得到真实有效的地铁振动参数,通过MATLAB仿真与实测数据进行比较验证该方法的有效性.
地铁 振动参数 约简算法 BP神经网络 建筑物
彭桂力 梁茵 柴寿喜 王秀丽 王贝贝 潘雷
天津城建大学控制与机械工程学院 天津城建大学能源与安全工程学院
国内会议
北京
中文
291-298
2015-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）