基于遗传算法优化神经网络权值的大坝结构损伤识别

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• 出版年：2008
• 作者：李小荣；郭永刚
• 单位1：北京工业大学建筑工程学院
• 出生年：1979
• 学历：硕士
• 语种：中文
• 作者关键词：遗传算法；BP神经网络；损伤；大坝
• 起始页：189
• 总页数：8
• 刊名：震灾防御技术
• 是否内版：否
• 刊频：季刊
• 创刊时间：2006
• 主办单位：中国地震台网中心
• 主编：高孟潭
• 地址：北京市西城区三里河路56号
• 邮编：100045
• 电子信箱：zzfy2006@126.com；zzfy@seis.ac.cn
• 卷：3
• 期：2
• 期刊索取号：P263.06141-2
• 数据库收录：CEPS中文电子期刊服务全文收录期刊
• 核心期刊：中国核心期刊(遴选)数据库源刊

摘要

针对传统BP神经网络存在着容易陷入局部极小点、训练时间太长等缺点，本文采用基于浮点编码的遗传算法，对BP神经网络的初值空间进行了遗传优化。用基于浮点编码的遗传算法
    
    来优化BP神经网络的权值，可得到最佳初始权值矩阵，并按误差前向反馈算法，沿负梯度搜索进行网络学习。文中以混凝土重力坝结构作为算例，用结构的模态频率变化作为网络的输入向量，
    
    结构的损伤位置作为输出向量，对网络进行了训练。仿真结果表明：遗传BP神经网络的收敛和诊断能力优于传统BP神经网络，可有效地运用到大坝结构的健康诊断与损伤识别中。