【摘 要】
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东南沿海台风活动频繁地区的基本风压取值是建筑结构设计的重要依据,但由于历史长的气象站点少,导致建筑结构设计时风压取值混乱。本文构建了优化的BP人工神经网络,以7个建站
【机 构】
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台州学院建筑工程学院,台州市建设工程设计审查中心,台州市精筑建设工程施工图审查中心,台州市气象局
【基金项目】
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浙江省住房和城乡建设厅建设科研项目(2017K185),国家级大学生创新创业训练计划项目(201810350023).
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东南沿海台风活动频繁地区的基本风压取值是建筑结构设计的重要依据,但由于历史长的气象站点少,导致建筑结构设计时风压取值混乱。本文构建了优化的BP人工神经网络,以7个建站历史长的参考站点风速观测数据作为输入,以目标站近几年的风速观测数据作为目标值,对网络进行训练和泛化能力检验,得到了良好效果。再以参考站早期的风速观测值作为输入,推测目标站早期无记录时的风速极值,选取台风登陆活动相对频繁的连续30a风速极值,按照极值I型概率模型计算50a一遇的风速最大值和基本风压。通过对比分析发现,该方法算得的基本风压值比较合
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