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1、神神经网络在土木工程经网络在土木工程的应用的应用：1989-2000 Hojjat Adeli* 土木与环境工程和测量学土木与环境工程和测量学， 俄亥俄州立大学俄亥俄州立大学， 俄亥俄州哥伦布市俄亥俄州哥伦布市43210，美国美国 1、简介. 2 2、结构工程. 2 2.1 在模式识别和机器学习的结构分析和设计. 2 2.2 设计自动化和优化 . 4 2.3 结构系统辨识. 5 2.4 结构状况的评估和监测. 5 2.5 结构控制. 6 2.6 有限元网格生成. 6 2.7 结构材料的表征和建模. 6 2.8 并行大规模问题的神经网络算法 . 7 3、建设工程. 7 3.1 施工调度与管理.
2、7 3.2 项目建设成本估算 . 7 3.3 资源分配和预定. 8 3.4 建筑诉讼. 8 3.5 其他应用 BP 和其他神经网络模型在建设工程和管理. 8 4、其他民事工程领域的神经网络应用. 8 4.1 环境与水资源工程 . 8 4.2 交通工程. 9 4.3 公路工程. 9 4.4 岩土工程. 10 5 、BP 算法的缺陷和目前的其他应用 . 10 5.1 BP 算法的缺陷. 10 15.2 共轭梯度的自适应神经网络算法 . 10 5.3 径向基函数神经网络.11 5.4 其他方法.11 6、集成其它神经网络计算模式.11 6.1 遗传算法.11 6.2 模糊逻辑.11 6.3 小波算法
3、. 12 7、最后评论. 12 8、致谢. 13 9、参考文献. 13 2摘要摘要：基于神经网络的应用第一作者在土木/结构工程的文章发表在该期刊于 1989 年。本文回顾了神经网络在期刊上发表的档案研究自那以后的文章。 审查的重点是结构工程，建筑工程及管理这两个领域。神经网络在其他土木工程 领域发表的文章也被审查，包括环境和水资源工程，交通工程，公路工程，岩土 工程。神经网络的土木工程应用绝大部分是基于简单的 BP 算法。其他最近，更 有力，有效的神经网络模型的应用进行了评述。就如遗传算法，模糊逻辑，小波 神经网络计算模式等一体化的最新作品，以提高神经网络模型的性能介绍。 1、简介简介 人工神
4、经网络是一个抽象的生物学功能的中枢神经系统的神经结构 （亚历山 大和莫顿，1993 年; Rudomin 等，1993;。Arbib，1995;安德森，1995） 。他们是 强大的模式识别和分类。他们经营的黑盒、无模型和自适应学习工具，在数据采 集和显著的结构。 他们的计算能力已被证明在预测和估计、 模式识别和优化领域， 他们特别适合的问题太复杂、无法用经典传统数学建模和程序解决。 1989 年关于神经网络的土木/结构工程应用在这本杂志第一发表文章的作者 Adeli 和叶 。自那时以来，在神经网络的土木工程应用有大量的文章发表，大部 分与一些模式识别问题类型的文章或学习处理。一个神经网络可以得
5、到训练、学 习如何执行特定任务，这种方法是特别有吸引力的，对于难以了解问题并在没有 正式的基本理论问题的解决方案，工程设计和图像识别两个（Adeli，Hung，1995 年）等问题。 对神经网络的普及的原因之一是简单的误差反向传播（BP）的训练算法发 展（朗姆酒 elhart 等。 ，1986） ，这是一个梯度下降优化技术为基础。现在的 BP 算法中在许多教科书都有描述（Adeli 和 Hung，1995 年;特拉等人，1997 年;。摘 心和 Bahreininejad，1997; Haykin，1999）不熟悉的读者可以参考其中的任何一 个。Hegazy 等 1994 年已经提出如何制定切
6、实可行的神经网络应用算法，该神经 网络的土木工程中的应用，绝大多数是 BP 算法，主要是因为它简单易用、训练 有监督学习算法如 BP 意味着要寻找连接节点采用了一套训练样本的权重神经网 络链接， 一种在对训练集之间的实际产出与产出的计算误差平方和最小化误差函 数形式的反复，学习或培训的规则指定的权重是如何在每次迭代修改。 2、结构工程结构工程 2.1 在模式识别和机器学习的结构分析和设计在模式识别和机器学习的结构分析和设计 1989 年 Adeli 和叶提出了在工程设计中机器学习的基础上， 内部控制参数和 感知器（罗森布拉特，1962）的概念模型。感知器被定义为一个四元组实体（传 感器接收输入，由传感器乘以权重，收集所有的函数加权数据才能对观察到的现 象，影响正确的测量，和固定阈值） ，其结构设计问题归结为一个单位，没有隐 藏的感知。Adeli 和叶应用模型主要应用在设计钢梁中。 1990 年 Vanluchene 和 Sun 证明了 BP 算法的潜在应用 ， 在结构工程中的应 用，一个涉及梁荷载位置模式识别，钢筋混凝土截面梁涉及选择典型设计决策和 分析的简支板的问题，展示了如何很快解决复杂的数值可估计和神经网络方法。 1990 年 Hajela 和伯克表明， 神经网络可以用于结构优化的快速再分析使用。 1991 年 Hung 和 Adeli 提出了在工程设计
