基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析
基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析
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21 2021-09-19
pdf | 140KB | 未知
正文 简介
将支持向量机回归技术引入隐式极限状态结构的非概率可靠性分析,基于未确知信息的分段均布描述模型,设计了训练样本抽取策略.为了统一样本尺度,根据分段均布模型与标准化区间均布模型的双射关系,将基本变量区域中的样本数据转化成标准区间变量域中的样本数据,保证了支持向量机训练的稳定性.给出了SVR预测模型算法,并实现了在标准化区间变量域中直接抽取训练、测试及预测样本,使得样本抽取和蒙特卡罗模拟计算更便于实现.通过算例对方法的精度和可行性进行了验证,结果表明:该方法可解决隐式极限状态结构的非概率可靠性分析问题,且应用简便.
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