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摘要:
该文利用具有良好小样本学习能力的支持向量机回归拟合结构响应的显式函数,计算随机变量的灵敏度系数,并结合蒙特卡洛法对结构响应的随机性进行分析.采用自适应混合粒子群法优化支持向量机相关参数取值,提高了计算效率.通过两个工程算例验证了该方法的可行性,并对比了训练样本抽样方法对计算精度的影响.算例结果表明:利用补充抽样方法抽取训练样本计算结构随机性得到的结果精度高,拟合的概率密度分布曲线可以更好的反映真实情况;同时利用灵敏度系数研究了算例中不同随机变量对结构响应的敏感性.
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文献信息
篇名 基于支持向量机和蒙特卡洛法的结构随机灵敏度分析方法
来源期刊 工程力学 学科 工学
关键词 支持向量机 蒙特卡洛法 自适应混合粒子群法 随机性 灵敏度系数
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目 土木工程学科
研究方向 页码范围 195-202
页数 8页 分类号 TP181|TB114.3
字数 语种 中文
DOI 10.6052/j.issn.1000-4750.2012.10.0757
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研究主题发展历程
节点文献
支持向量机
蒙特卡洛法
自适应混合粒子群法
随机性
灵敏度系数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
工程力学
月刊
1000-4750
11-2595/O3
大16开
北京清华大学新水利馆114室
82-862
1984
chi
出版文献量(篇)
8001
总下载数(次)
5
总被引数(次)
125502
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
论文1v1指导