郭 挺， 严万双

(武汉理工大学，湖北 武汉 430061)

0 引 言

连续梁桥常采用悬臂浇筑法施工,施工过程比较复杂,受到诸多因素的影响,因此桥梁实际结构与设计状态之间必然存在误差。随着施工的推进,桥梁悬臂不断加长,刚度不断变小,误差会不断累积,如果不及时控制和进行调整,误差会累积到很大的程度,对桥梁的顺利合拢和结构安全造成严重威胁。因此需要在施工的过程中进行施工监控,保证桥梁的线型和内力满足设计要求。所以施工监控中标高控制成了桥梁施工过程中一个很重要的部分,准确预测桥梁的挠度是标高控制的重点。本文利用神经网络对湖南怀化市下垄舞水大桥监控数据进行网络训练和预测,探讨神经网络在桥梁线型控制中的应用。

1 BP神经网络

1.1 BP神经网络基本概念

BP神经网络是一种多层前馈神经网络,它的特点是在传播过程中信息前向传播,误差后向传播。常采用的方法是梯度下降法。过程如下:

(1)信息正向传播。收集样本,输入到输入层,经过各层隐层单元的处理,传到输出层,输出结果,并与期望值相比较,如果与期望值的误差不满足要求,则反向传播误差,否则训练结束。在此过程中每一层神经元的状态只会对下一层神经元产生影响。

(2)误差反向传播。如果正向传播输出值与期望值的误差不满足要求,则需进行反向传播,此时误差信号按照信息正向传播的道路反着传递回去,在这个过程中修改隐层的权值,使误差减小。……