基于神经网络的层状周期结构能量传输谱预测

作者：刘陈续; 于桂兰^*

来源：上海交通大学学报, 2021, 55(01): 88-95.

DOI：10.16183/j.cnki.jsjtu.2019.242

• 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

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.

• 单位
  北京交通大学; 建筑工程学院