基于支持向量分类机的结构可靠度分析

• 作者: 叶锡钧 贾布裕 颜全胜
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 交通运输
• 关键词: 支持向量分类机 遗传算法 拉丁超立方抽样 改进响应面法 蒙特卡罗 可靠度
• 年，卷（期）: 2011,（31）
• 所属期刊栏目: 交通运输
• 页码范围: 7714-7720
• 分类号: U448.27
• 字数: 4088字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2011.31.027

摘要

本文将支持向量分类机(SVC)引入到结构可靠度计算分析中,采用拉丁超立方抽样法进行初始输入训练样本的实验设计.将支持向量分类机作为响应面函数,并利用遗传算法进行参数优化,最后结合蒙特卡罗模拟提出了基于支持向量分类机的改进响应面法.其主要思想为:定义“重要性”判定函数,在迭代过程中,按判定函数值从抽样样本中选取新的训练样本,使支持向量分类机的模拟功能函数在抽样点分布区域内能更进一步地接近真实功能函数,从而大大提高可靠度分析的精度以及效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜全胜	华南理工大学土木与交通学院	110	845	15.0	24.0
2	贾布裕	华南理工大学土木与交通学院	22	76	5.0	7.0
3	叶锡钧	华南理工大学土木与交通学院	8	31	3.0	5.0