基于rbf-fcm-rols的砼安全性评估方法

？提出了一种基于径向基函数神经网络rbfnn(radialbasisfunctionneuralnetworks)、模糊c-均值聚类(fcm)算法和递归正交最小二乘法(rols)的混凝土安全性专家系统评估预测方法。此方法先用fcm算法初选多个rbfnn的函数中心,再采用rols训练网络,最后结合后向选择法,减少初选的中心数目,以得到最终的有效中心值。该方法加快了rbfnn的训练速度,提高了网络的运算效率。将其运用到混凝土安全性评估专家系统中,获得了满意的结果。将这种新算法得出的评估数据与传统的bp网络计算出的数据进行了比较,进一步证明了rbfnn及其学习算法的优越性和实用性