夏郡 吴宪静

摘要：文章以某历史房屋建筑为研究对象，在构造网络技术能够应用在木构古建筑寿命预测模型的基础上，通过人工智能技术，建立了三种木构古建筑寿命预测模型，并将其中的两个进行对比分析。旨在为木构古建筑的维护使用提供更多参考支持。

关键词：木构古建筑;寿命预测;Elman模型;BP神经网络模型

耐久性和强度是混凝土的两个基本性能，混凝土结构耐久性分析的目的是对混凝土结构的使用寿命进行综合评估。从发展实际情况来看，建筑工程结构说明精准预测分析对采取有效的措施来延长建筑结构使用寿命起着十分重要的作用。科学预测木构古建筑使用说明对重大木构的管理有着十分重要的意义。但是从发展实际情况来看，由于木构古建筑影响因素比较多，对其使用寿命的评估存在较大的难度，无法精准的使用数学公式来表达描述，在此基础上提出的预测模型也是十分困难的。在数字化技术的发展下文章运用Elman模型和BP神经网络模型在木构古建筑寿命预测中的应用主张，现将具体预测分析结果阐述如下。

1BP神经网络模型

BP神经网络模型是工程建设中的常用模型之一，具体是一种按照误差逆向传播算法训练的单向传播的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。从基本结构上来看，BP神经网络是典型的多层次网络，具体划分为输入层、隐含层、输出层，各个层之间采取一种全连接的连接方式，彼此之间存在密切的关联。……