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摘要
针对当前方法在对高层建筑屋顶设计风侵强度进行预测过程中存在预测结果与实际测量结果相差较大的问题,提出一种基于BP神经网络的高层建筑屋顶设计风侵强度预测方法,采用模糊变换原理和最大隶属度原则,充分考虑影响高层建筑屋顶设计风侵强度的各个因素,对其进行综合评价;根据综合评价结果和我国建筑工程现行荷载规范,计算垂直于高层建筑屋顶表面上的风侵荷载、高层建筑屋顶年平均最大风压值和基本风速,并统计待测区域连续10年的风速观测历史样本数据,构建一个具有5个输入层、11个隐含层和1个输出层的三层BP神经网络结构,同时采用蒙特卡洛算法模拟待测区域高层建筑屋顶设计风速观测样本,采用L-M训练算法对观测样本进行训练,直到训练误差小于0.02停止;并将训练好的观测样本作为输出值输入到训练好的BP神经网络中,即实现高层建筑屋顶设计风侵强度预测。实例分析结果表明,所提方法能够实现高层建筑屋顶设计风侵强度的准确预测,预测结果能够满足高层建筑屋顶结构设计满足舒适度和刚度要求。
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单位黄山学院; 建筑工程学院
