bp神經網路在土木工程領域中的應用主要集中在損傷定位和損傷檢測中。結構如果發生損傷，其動力學特性頻率會發生變化，因此使用頻率就能對結構的損傷進行測量。基於 bp 神經網路演算法的土木結構損傷檢測研究這篇**中，建立了一根簡支梁的損傷模型，並對損傷結構的頻率響應進行了分析，並將損傷結構的頻率特性用於訓練bp神經網路，最終得到了良好的損傷識別效果，證明了該方法的有效性，但是實際結構損傷較為複雜，目前該方法較難用於實際結構的損傷檢測中。
以bp神經網路在變壓器的故障診斷中的應用為例，直接利用傳統的bp神經網路當網路模型達到一定的深度時，會遇到效能瓶頸。因此，一些文獻對傳統的bp模型進行了改進。例如，基於殘差 bp神經網路的變壓器故障診斷方法被提出，方法中採用堆疊多個殘差網路模組的方式加深 bp神經網路的深度，將傳統 bp神經網路的恒等對映學習轉化為殘差bp神經網路中的殘差學習。同時，在每個殘差網路模組中， 模組的輸入資訊可以在模組內跨層傳輸， 使得每個模組的輸入資訊可以更好地向深層網路傳遞，從而在小樣本資料下仍可以訓練得到較好的診斷模型。可見，這樣的改進一方面提公升了診斷效能，同時也能夠適用於小樣本情況。
在實際工程研究和應用中，需要針對具體應用的特點對傳統模型進行調整和改進，以實現特定的需求和更佳的效能。
BP神經網路
基本bp神經網路演算法包括 訊號的前向傳播 誤差的反向傳播 也即計算實際輸出時按照輸入到輸出的方向進行，權值閾值調整則相反。bp是一種多層前饋神經網路，由輸入層 隱含層和輸出層組成。層與層之間有兩種訊號在流動 一種是從輸入流向輸出的工作訊號，是輸入和權值的函式 另一種是輸入流向輸出的訊號，即誤差。隱...
BP神經網路
x 為輸入向量，y為隱藏層的神經元，z 為輸出層,d為目標真實值,本文預設 z 不經過sigmod處理。x y的權重為 w,y z的權重為 v yj ix iwij 1 oyi f y j 2 其中激勵函式f x 1 1 e x f x f x 1 f x 3 z k j f yj vjk 此時系統...
BP神經網路
bp是back propagation bp神經網路主要的演算法在於誤差反向傳播error backpropagation 有三層 輸入層 input 隱含層 hidden 輸出層 output 輸入層 n個神經元 隱含層 p個神經元 輸出層 q個神經元 輸入向量 x x1,x2,x n 隱含層輸入...