基于人工智能算法的木构古建筑寿命预测模型应用研究

王井利; 王丙达

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就重大木质结构的古建筑管理而言,对于木构古建筑使用寿命的精准预测预报具有非常重要的意义.随着人工智能的兴起,人工智能算法已经渗透到了许多的学科中.本研究结合人工蜂群(ABC)算法的全局寻优能力和Elman神经网络的非线性拟合能力,建立了针对木构古建筑使用寿命预测的ABC-Elman模型,为作对比分析,同时建立了BP神经网络模型和Elman模型.以某历史木构古建筑为例,构建了此三类人工智能模型并进行了模型试算分析,结果表明:ABC-Elman模型的建模效率更高、预测能力更强,在木构古建筑寿命预测中具有更好的适用性,可推广应用于古建筑沉降监测预报、古建筑木质结构物理性质变化预测等相关考古问题中.

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来源
《通讯世界》 |2019年第2期|214-215|共2页
作者
王井利; 王丙达;
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作者单位

辽宁省沈阳市沈阳建筑大学;

110000;

辽宁省沈阳市沈阳建筑大学;

110000;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
木构古建筑; 寿命; Elman网络; 人工蜂群算法; BP网络;

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