《表6 基于广义RBF网络Π型裸梁涡振性能预测结果》

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《径向基神经网络用于钢-混Π型梁原始断面涡振性能的预测》

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在10组测试样本中任选3组样本，选用隐含层神经元个数为80，扩散因子spread为15的广义RBF网络进行涡振性能预测。将数值模拟的涡振性能作为真值，来验证神经网络预测结果，如表6所示。预测结果与真值的相对误差绝对值保持在5%之内。最大竖弯无量纲振幅、锁定区间长度及起振风速与真值均较为接近。因此，神经网络的识别结果可较好地识别钢‐混Π型裸梁断面的竖弯涡振特性，为Π型裸梁初期的主梁设计提供参考。