基于灰色-神经网络联合模型的大型冷却塔风效应预测

作     者：柯世堂 初建祥 陈剑宇 瞿宗新 Ke Shitang;Chu Jianxiang;Chen Jianyu;Qu Zongxin

作者机构：南京航空航天大学土木工程系南京210016 内蒙古电力勘察设计院水工处呼和浩特010020 

基　　金：国家自然科学基金(51208254)资助项目 江苏省自然科学基金(BK2012390)资助项目 博士后科研基金(2013M530255 1202006B) 江苏高校优势学科建设工程资助项目 

出 版 物：《南京航空航天大学学报》 (Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics)

年 卷 期：2014年第46卷第4期

页      码：652-658页

摘      要：基于灰色GM(1,1)模型和BP人工神经网络,建立灰色-神经网络联合的大型冷却塔平均位移和风振系数预测模型。该联合模型增强了预测结果的自适应性和准确性,能解决因气弹模型试验中测点样本数目太少而无法直接建立神经网络预测模型的局限。通过某大型冷却塔气弹模型风洞试验结果的算例分析,表明该组合模型对于平均位移和风振系数的预测结果均与试验结果吻合良好,随后基于已训练的模型给出结构风振反应精细化分析所需的输入参数预测结果。这为冷却塔结构风效应的精细化研究提供了一个新的有效方法。

主 题 词：大型冷却塔 灰色系统 神经网络 风振预测 风振系数 风洞试验 

学科分类：081302[081302] 08[工学] 080103[080103] 080104[080104] 0802[工学-机械学] 0813[工学-化工与制药类] 0825[工学-环境科学与工程类] 0801[工学-力学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1005-2615.2014.04.025

馆 藏 号：203148876...