基于支持向量回归机的结构非概率可靠性分析

• 作者: 孙文彩 李昆锋 杨自春
• 来源期刊: 华中科技大学学报：自然科学版
• 学科: 工学
• 关键词: 可靠性分析 结构可靠性 支持向量回归机 蒙特卡罗 隐式极限状态 非概率可靠性
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制工程
• 页码范围: 29-32
• 分类号: TB114.3|O213.2
• 语种: 中文

摘要

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．

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨自春	海军工程大学船舶与动力学院	158	666	12.0	18.0
2	李昆锋	海军工程大学船舶与动力学院	20	69	4.0	7.0
3	孙文彩	海军工程大学船舶与动力学院	23	111	6.0	10.0