《表2 优化神经网络的测试数据输出结果》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于云粒子群优化神经网络的损伤识别算法研究》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

测试误差分析得到如下结果：识别样本损伤程度的误差低于3.9%，识别损伤样本35%的误差要低于损伤样本50%的误差。证明云理论—粒子群—BPNN算法具有较好的内插能力。

当测试结果表明桥梁结构存在损伤位置，则需要进一步测试其损伤程度。依然采用上述网络模型，只期望输出是在相应损伤处显示损伤程度。首先利用训练样本训练云理论—粒子群—BPNN，然后将测试样本输入训练后的神经网络，其输出结果如表2所示。