典型文献
基于BP神经网络TTU屋面风压极值插值分析
文献摘要：
为解决风洞试验中模型屋面测点布置无法完全覆盖,而导致对屋面风压数据掌握不完全的问题,本文基于BP神经网络对低矮建筑标准模型屋面角部区域风压极值进行插值预估,建立神经网络模型训练样本的同时保证极值信息的完备,构建贝叶斯训练模型对角部区域测点进行训练.结果表明:当风向角为0°和90°时,BP神经网络预测角部区域极值结果误差率为15％以下,当风向角为30°与60°时,由于受锥形涡的影响,预测效果稍差,最高误差率为50％;采用BP神经网络方可以优化模型屋面测点布置方式,完善屋面风压分布特征.
文献关键词：
低矮房屋标模;风压系数插值;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
严赫;郗金月
作者机构：
信阳师范学院,河南信阳464000
文献出处：
引用格式：
[1]严赫;郗金月-.基于BP神经网络TTU屋面风压极值插值分析)[J].工程建设,2022(03):7-15
A类：
低矮房屋标模,风压系数插值
B类：
TTU,屋面,风压极值,插值分析,风洞试验,测点布置,低矮建筑,建筑标准,标准模型,面角,模型训练,训练样本,训练模型,对角,风向角,神经网络预测,测角,误差率,锥形,稍差,布置方式,风压分布
AB值：
0.309113
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