基于PSO-SVM的城市桥梁群体震害预测模型研究

• 作者: 孙海 王二涛 王俊杰 高惠瑛
• 来源期刊: 震灾防御技术
• 关键词: 粒子群-支持向量机 支持向量机 桥梁 震害预测
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 185-193
• 页数: 9页
• 字数: 4300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11899/zzfy20170119

摘要

本文根据城市桥梁群体的实际震害资料数据,采用粒子群算法(PSO)来优化支持向量机(SVM)参数,选择影响桥梁震害等级的8个因素作为特征输入向量,充分用2种算法的优点建立PSO-SVM的桥梁震害预测模型.通过比较PSO-SVM和SVM模型对桥梁震害的预测能力,发现PSO-SVM模型具有较高预测精度和较高的推广价值.本文的研究成果对桥梁震害等级的预测具有一定的参考价值和指导意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高惠瑛	中国海洋大学工程学院土木工程系	49	302	12.0	15.0
2	孙海	中国海洋大学工程学院土木工程系	14	12	2.0	3.0
3	王二涛	中国海洋大学工程学院土木工程系	2	10	1.0	2.0
4	王俊杰	中国海洋大学工程学院土木工程系	14	11	2.0	3.0