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检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:刘陈续 于桂兰[1] LIU Chenxu;YU Guilan(School of Civil Engineering,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)
机构地区:[1]北京交通大学土木建筑工程学院,北京100044
出 处:《上海交通大学学报》2021年第1期88-95,共8页Journal of Shanghai Jiaotong University
基 金:国家自然科学基金资助项目(11772040)。
摘 要:本文对层状周期结构的能量传输谱预测方法进行了研究.在考虑几何参数、物理参数单独变化以及同时变化3种情况下,通过构建深层反向传播(BP)神经网络,实现层状周期结构能量传输谱的精准预测.与径向基函数(RBF)神经网络进行对比实验,实验结果验证了所提方法的有效性.In this paper,the prediction of the energy transmission spectrum for layered periodic structures is studied.By considering three cases of geometric parameters and physical parameters changing individually or simultaneously,a deep back propagation(BP)neural network is constructed to realize accurate prediction of the energy transmission spectrum of layered periodic structure.A comparison of the predicted results with those obtained by the radial basis function(RBF)neural network verifies the effectiveness of the proposed method.
关 键 词:层状周期结构 深层反向传播神经网络 径向基函数神经网络 能量传输谱 衰减域
分 类 号:TU591[建筑科学—建筑技术科学]
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