PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Zastosowanie sieci neuronowej i filtru Kalmana do symulacji spektrów odpowiedzi budynków poddanych działaniu wymuszeń parasejsmicznych

Identyfikatory
Warianty tytułu
Konferencja
Dynamika Konstrukcji / Sympozjum (XII ; 28-30 września 2005 ; Rzeszów-Bystre, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
EN
Decoupled Extended Kalman Filter (DEKF) algorithm was used for the training of Feed-forward Layer Neural Network (FLNN). Data taken from [1] correspond to Displacement Response Spectra (DRS) computed on the base of vibration records measured on the ground level for paraseismic excitation (inputs to FLNN) and on the fourth floor of monitored buildings (outputs of FLNN). It was proved that the application of DEKF gives much more accurate predictions of DRS than standard NN discussed in [1].
Rocznik
Strony
219--226
Opis fizyczny
Bibliogr. 8 poz., tab., wykr.
Twórcy
autor
  • Studium Doktoranckie przy Wydziale Inżynierii Lądowej Politechniki Krakowskiej
  • Instytut Metod Komputerowych w lnżynierii Lądowej Politechniki Krakowskiej
Bibliografia
  • [1] K. Kuźniar. BP Neural network computation of response spectra using a subpicture idea. In: L. Rutkowki, J. Kacprzyk, eds, Neural Networks and Soft Computing, 760-765, Physica-Verlag, A Springer-Verlag Company, Heidelberg New York, 2003.
  • [2] K. Cheung, N. Popplewell. Neural network for earthquake selection in structural time history analysis. Earth. Eng. Stru. Dyn., 23, 303-396, 1994.
  • [4] J. Ghaboussi, Ch.J. Lin. New method of generating spectrum compatible accelerograms using neural networks. Earth. Eng. Stru. Dyn., 27: 377-396,1998.
  • [5] K. Kuzniar, E. Maciąg, Z. Waszczyszyn. Computation of response spectra from mining tremors using neural networks. Soil Dyn. Earth. Eng., 25: 331-339, 2004.
  • [6] A. Krok, Z. Waszczyszyn. Kalman filtering for neural prediction of response spectra from mining tremors. In: T. Burczynski, W. Cholewa, W. Moczulski, eds, Recent Developments in Artificial Intelligence Methods, AIMETH 2004, 157-162, AI-METH Series, Gliwice, 2004.
  • [7] S. Haykin (Ed.). Kalman Filtering and Neural Networks, John Wiley & Sons, New York, 2001.
  • [8] A. Zell et al. SNNS - Stuttgart Neural Network Simulator. User's Manual, Version 4.2, Univ. of Stuttgart, 1998.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-article-PWA9-0018-0028
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.