基于神经网络的储罐动响应预测研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| ·引言 | 第8页 |
| ·储罐的震害 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·锚固罐的抗震研究 | 第9-10页 |
| ·无锚固储罐的抗震研究 | 第10-13页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第13-15页 |
| 第2章 BP神经网络介绍 | 第15-30页 |
| ·概述 | 第15页 |
| ·神经网络简介 | 第15-23页 |
| ·神经网络的基本结构 | 第15-19页 |
| ·神经网络的几种典型学习规则 | 第19-21页 |
| ·神经网络的分类 | 第21-23页 |
| ·BP神经网络简介 | 第23-28页 |
| ·BP神经网络结构 | 第23-24页 |
| ·BP神经网络设计 | 第24-26页 |
| ·BP神经网络的快速学习算法与选择 | 第26-27页 |
| ·BP神经网络推广能力的提高 | 第27-28页 |
| ·BP神经网络的局限性 | 第28页 |
| ·神经网络应用于储罐抗震的可行性 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 BP神经网络模型样本数据的获得 | 第30-41页 |
| ·网络样本数据的生成 | 第30-33页 |
| ·地震影响系数 | 第30-32页 |
| ·储罐的总水平地震作用力 | 第32页 |
| ·基底弯矩 | 第32-33页 |
| ·罐壁轴向压应力 | 第33页 |
| ·液面晃动最大波高 | 第33页 |
| ·BP神经网络训练样本数据集 | 第33-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4 章储罐动响应BP神经网络预测模型的建立 | 第41-56页 |
| ·BP神经网络模型参数设置 | 第41-43页 |
| ·网络层数 | 第41页 |
| ·网络各层神经元个数 | 第41页 |
| ·训练函数 | 第41-42页 |
| ·样本数据归一化 | 第42页 |
| ·传输函数 | 第42-43页 |
| ·BP神经网络模型的建立 | 第43-45页 |
| ·模型可靠性验证 | 第45-47页 |
| ·模型预测误差分析及改进 | 第47-53页 |
| ·模型预测误差分析 | 第47-48页 |
| ·补充训练样本数据 | 第48-51页 |
| ·修正预测模型的建立 | 第51-53页 |
| ·算例 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 中文详细摘要 | 第62-65页 |
