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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2015-08-25

Journal:计算机测量与控制

Included Journals:ISTIC

Volume:23

Issue:8

Page Number:2847-2850

ISSN No.:1671-4598

Key Words:径向基神经网络;变形场;插值;萤火虫算法;变步长

Abstract:传统的物体表面力学变形场计算方法存在计算量大,无法计算边缘点变形等问题;提出一种改进的萤火虫算法优化RBF神经网络的变形插值方法,利用阈值约束RBF神经网络隐含层结点数,运用可变步长萤火虫算法优化RBF神经网络隐含层节点的中心和宽度,采用递推最小二乘法计算隐含层到输出层之间的权值,建立物体表面位移神经网络插值模型;为提高位移插值精度,在训练和测试的输入中增加坐标组合数据;应用于混凝土梁三点弯实验,仿真结果表明,该算法比常用的神经网络算法有更快的仿真速度和更高的预测精度,可用于土工材料表面变形场的快速、准确的计算.