作者：李禹剑,李剑,辛伟瑶 单位：北京方略信息科技有限公司 出版：《国外电子测量技术》2020年第02期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGWCL2020020040 DOC编号：DOCGWCL2020020049 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对老旧桥梁在监测过程中出现的难以诊断以及诊断结果不准确等问题，充分利用BP神经网络在分类识别上的优越性，创新性地提出了一种基于BP神经网络的老旧桥梁诊断方法。首先，提出了基于BP神经网络的系统总体方案，并利用MIDAS/Civil软件对桥梁进行建模仿真，获取桥梁震动样本数据；其次，搭建BP神经网络模型，并将桥梁数据的固有频率和位移作为网络的输入集，健康状况作为目标标签进行输出；最终，在MATLAB仿真环境中进行仿真实验，对网络模型进行训练测试，输出桥梁健康状况。试验结果表明，该方法可以在获得少量数据的前提下，进行桥梁健康诊断时效果明显，可有效识别桥梁的健康状况，具有一定的工程价值。

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