并在此基础上构建了基于BP神经网络的筒承式群仓自振特性预测模型
韩阳
基于BP神经网络的筒承式群仓自振特性预测研究[EB/OL]
北京：中国科技论文在线
将BP神经网络模型预测值分别与有限元模型、简化的杆系结构模型和简化公式模型的计算值对比分析
） 摘要： 阐述了组合筒数N、高径比H/D、开洞率 、组合方向与开洞方向的关系R及装料程度MF等因素对筒承式群仓自振特性的影响
BP神经网络
该模型性能良好、预测精度高
韩阳 （ 河南工业大学防灾减灾工程研究所
基于BP神经网络的筒承式群仓自振特性预测研究Research on Predication of Natural Vibration Characteristics of Cylinder Multi-silos Supported by Silos Wall Themselves Based on BP Neural Network
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