隨著社會的發(fā)展、科技的進步和國家整體實力的增強,機場航站樓、體育場館、會展中心和飛機庫等大空間的復雜建筑應運而生,同時也讓建筑行業(yè)處于大的機遇挑戰(zhàn)之中。挑戰(zhàn)在于大空間結構設計復雜,結構類型選取的不當性增大,這使得對大跨空間結構設計的要求需要巨大的提高�，F(xiàn)在我國大跨度空間結構選型研究的有關設計規(guī)范還不能夠完全滿足設計的需求,致使大跨空間結構設計存在選型不合理、造價偏高等問題。因此,設計師越來越多的關注到大型空間結構設計中結構選型的問題。同時因為,結構選型有許多不確定性因素,用傳統(tǒng)方法建模,解決這個問題是非常困難的。所以,找到結構選型的科學方法,建立智能化系統(tǒng),可以解決造價、設計周期等問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡可通過學習和訓練實現(xiàn),將知識的獲取、表示和推理合為一體,可利用相對比較容易搜集取得的有特征性的重要知識,所以,以人工神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎研究的關于建筑結構形式選取的專家系統(tǒng)來輔助設計是需要重點被研究的。本文采用一種改進的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡方法解決了常用的BP神經(jīng)網(wǎng)絡局限性大,可能會陷入局部最優(yōu)解的問題。此方法不但用到了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的高度非線性、自學習和實時處理、高容錯性和魯棒性等特性,而且運用了遺傳算法的全局優(yōu)化能力,存儲和使用專家經(jīng)驗,使普通設計師輸入一些基本相關信息,能比較容易解決結構選型問題。本文還搜集了大量的空間結構建筑案例,建立實例庫,提取結構選型的主要影響因子,用MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱建立遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡結構選型模型,用MATLAB語言編寫人機交互式界面,使選型過程簡潔清晰。
【學位單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：TP183;TU399
【部分圖文】：

2．群體的大小 N ，種群規(guī)模的大小與遺傳算法的收斂性和計算效率有很大關系規(guī)模太小容易收斂至局部最優(yōu)解；規(guī)模太大，會造成計算速率降低，所以，一般群體小在[20, 100]范圍內(nèi)取值，遺傳算法以該群體作為初始迭代點。3．交叉概率Pc，父輩個體產(chǎn)生了下一代中間個體，實現(xiàn)了信息的交換。遺產(chǎn)算中Pc 取值較大，同時種群的優(yōu)良模式受到破壞的可能性加大，導致較大的代溝生成搜索趨于隨機化。 Pc 取值過小，代溝較小，找到最優(yōu)的可能性加大，但進化速度比慢，Pc的取值范圍一般在[0.4,1]之間。4．變異概率Pm，在群體中隨機的選擇的一個個體，以Pm的大小改變所選擇的體當中一些或一個基因的數(shù)值。變異提供了產(chǎn)生新個體的機會。Pm較大時可以產(chǎn)生多新個體，同時可能遭到破壞比較好的模式，降低性能；Pm小時會減少新個體的產(chǎn)生Pm一般在[0.001, 0.1 ]之間取值。5．終止代數(shù)T ，終止代數(shù)代表遺傳算法運行的結束，運行到T 程序就會自動停并且輸出群體中的最佳個體，T 一般在[100, 1000]之間取值。以上這些參數(shù)的選擇會影響遺傳算法的運行性能[82],[83]。

人們發(fā)現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡的研究中還有許多問圖 2.2 網(wǎng)絡拓撲結構圖2.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡算法BP 神經(jīng)網(wǎng)絡（Backpropagation Algorithm）是一種多層前饋網(wǎng)絡。也是目前應用最多的一種神經(jīng)網(wǎng)絡，它的模型包括輸入層、隱含層、輸出層、層與層之間通過權值連接[84]。它的特點是信息向前傳遞誤差反向傳遞從而間接算出隱含層的誤差。據(jù)統(tǒng)計，絕大部分神經(jīng)網(wǎng)絡模型幾乎都是采用 BP 網(wǎng)絡或是 BP 網(wǎng)絡的變異形式的，BP 神經(jīng)網(wǎng)絡展示了神經(jīng)網(wǎng)絡中最完美、最精華的部分。理論完備研究起步較早，信號由輸入層傳至網(wǎng)絡模型，經(jīng)隱含層處理傳到輸出層。輸出層的輸出與期望輸出間存在誤差反向傳遞，調節(jié)網(wǎng)絡的權值與閾值使模型能學習到樣本數(shù)據(jù)的特征。通過大量的樣本數(shù)據(jù)訓練來獲得網(wǎng)絡的非線性映射能力。BP 算法中含有正向傳播過程，輸入信息從輸入層經(jīng)過隱含層計算各單元的輸出值和反向傳播過程，輸出誤差向前算出隱含層各單元的誤差，用此誤差修正前層權值。BP 網(wǎng)絡使用的傳遞函數(shù)通常是 Sigmoid 型可微函數(shù)，可實現(xiàn)輸入、輸出之間的任意非線性映射[85]。它的泛化能力可以使訓練好的網(wǎng)絡在輸入未曾訓練過的數(shù)據(jù)時，能準確的映射輸出，并且當輸入樣本中有個別誤差較大的數(shù)據(jù)時，對網(wǎng)絡模型整體影響很小。為保證穩(wěn)定性，采用較小的學習率，網(wǎng)絡收斂速度會比較慢�！柏撎荻认陆怠崩碚撌� BP 算法的核心內(nèi)容。常規(guī)的三層 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的權值和閾值的公式如下：( 1)()

第二章 遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡及專家系統(tǒng)理論概述5．傳遞函數(shù)[87]傳遞函數(shù)是 BP 網(wǎng)絡的重要組成部分。網(wǎng)絡解決問題的能力與網(wǎng)絡采用的傳遞函數(shù)有很大關系。傳遞函數(shù)又稱為激活函數(shù)，必須是連續(xù)可微的，作用是控制輸入對輸出的激活，函數(shù)將輸入（可能無限域）轉至輸出（指定的有限范圍內(nèi)的）。傳遞函數(shù)的設計包括輸入層到隱含層的傳遞函數(shù)和隱含層到輸出層的傳遞函數(shù)兩個。常用的傳遞函數(shù)主要包含線性函數(shù)、非線性斜面函數(shù)、閾值函數(shù)和 S 型函數(shù)[88],[89]見圖，2.3-2.5。（1）線性函數(shù)是傳遞函數(shù)數(shù)中最基本的一種函數(shù)網(wǎng)絡的輸出等于加權輸入加上偏差。表達式為：f n et k net c其中 k 為擴大乘數(shù)，net 為網(wǎng)絡神經(jīng)元，c為常數(shù)項。
【參考文獻】

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本文編號：2892307