基于遗传神经网络对高层建筑结构选型的研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 创新点摘要 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| ·本课题选题的来源与意义 | 第10页 |
| ·常用的结构形式及结构选型的简述 | 第10-11页 |
| ·高层建筑按照结构分类 | 第10-11页 |
| ·高层结构选型的简述 | 第11页 |
| ·国内外结构选型研究的状况 | 第11-13页 |
| ·国内结构选型研究的状况 | 第11-13页 |
| ·结构选型国外的研究状况 | 第13页 |
| ·结构选型的主要研究方法 | 第13-19页 |
| ·结构选型传统的设计方法 | 第14页 |
| ·结构选型传统的设计方法的缺陷 | 第14-15页 |
| ·结构选型智能设计方法 | 第15-18页 |
| ·结构选型智能设计方法存在的问题 | 第18-19页 |
| ·本课题研究的目的 | 第19-20页 |
| 第二章 神经网络的基本理论 | 第20-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第20-24页 |
| ·BP 网络的学习算法 | 第20-23页 |
| ·BP 网络的局限性 | 第23页 |
| ·改进的 BP 算法 | 第23-24页 |
| ·RBF 神经网络 | 第24-28页 |
| ·径向基函数网络模型 | 第25-26页 |
| ·径向基函数网络学习算法的数学描述 | 第26-28页 |
| ·有关径向基神经网络的几个问题 | 第28页 |
| ·遗传神经网络 | 第28-31页 |
| ·遗传算法 | 第28页 |
| ·遗传算法的操作 | 第28-29页 |
| ·遗传算法和神经网络的融合 | 第29-30页 |
| ·遗传算法优化 BP 神经网络的权值 | 第30-31页 |
| 第三章 高层建筑结构选型的影响因素分析及样本采集 | 第31-38页 |
| ·建筑物高度的影响 | 第31-32页 |
| ·钢筋混凝土体系 | 第31页 |
| ·钢结构体系 | 第31-32页 |
| ·建筑物的使用功能要求 | 第32-33页 |
| ·环境条件：基本风压；设防烈度 | 第33页 |
| ·高层建筑场地类别 | 第33页 |
| ·建筑结构材料对高层建筑结构选型的影响 | 第33-34页 |
| ·建筑方案特征 | 第34-35页 |
| ·高层建筑结构选型影响因子采集 | 第35页 |
| ·神经网络的样本数据采集 | 第35-38页 |
| 第四章 遗传神经网络对高层建筑结构选型的研究 | 第38-58页 |
| ·高层建筑样本数据的处理 | 第38-41页 |
| ·传统神经网络的建立，训练与预测 | 第41-47页 |
| ·BP 神经网络预测 | 第41-44页 |
| ·RBF 神经网络预测 | 第44-47页 |
| ·遗传神经网络对高层建筑结构选型的分析 | 第47-54页 |
| ·MATLAB 遗传算法函数简介 | 第47-48页 |
| ·遗传神经网络的建立 | 第48-54页 |
| ·方法对比分析 | 第54页 |
| ·高层建筑结构选型可视化系统的建立 | 第54-56页 |
| ·小结 | 第56-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表文章目录 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 详细摘要 | 第66-72页 |
