一种基于RBFNN和贝叶斯集成的建筑结构损伤识别方法及系统

本发明公开了一种基于RBFNN和贝叶斯集成的建筑结构损伤识别方法及系统；本发明涉及建筑工程技术领域；读取RBFNN的网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。输入层对应抽样得到的M个样本点，输出层对应结构损伤的程度。使用LHS生成的样本点及其对应的结构响应数据来训练RBFNN；本发明的方法结合了RBFNN的强大逼近能力和贝叶斯网络的概率推理能力，能够更准确地识别建筑结构的损伤情况。RBFNN能够捕捉数据中的非线性关系，而贝叶斯网络则能够融合多源信息，对不确定性进行建模，从而提高识别的准确性。传统方法中，RBFNN的配置(如隐藏层节点数、节点中心和宽度)往往依赖经验进行调整。