基于神经网络的公铁两用悬索桥力学行为分析模型修正方法及系统

本发明提供一种基于神经网络的公铁两用悬索桥力学行为分析方法及系统，属于土木工程数值模拟分析技术领域，对千米级公铁两用悬索桥的多个材料参数和边界条件进行随机抽样，生成输入数据集，利用千米级公铁两用悬索桥空间力学模型中计算桥梁力学响应数据，生成输出数据集；使用输入数据集和输出数据集训练力学行为分析代理模型；基于向量加权平均算法在力学行为分析代理模型中不断抽样，迭代根据桥梁力学响应的实测值与输出数据集的残差构建的目标函数，计算目标函数值，得到使目标函数最优的各参数修正值。本发明将静、动力响应作为修正目标构造误差函数，基于神经网络模型和向量加权平均算法对仿真模型进行修正，提高了模型仿真结果的精确度。