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结构可靠度计算的自适应辅助域方法
1
作者
陶伟峰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期459-465,共7页
提出了一种Metropolis算法与支持向量机(SVM)方法相结合的自适应辅助域方法.利用Metropolis算法生成目标失效域内的条件样本点,并以该过程中的备选点作为初始训练点训练SVM模型.根据训练得到的SVM模型再自适应地选择一部分样本点加入训...
提出了一种Metropolis算法与支持向量机(SVM)方法相结合的自适应辅助域方法.利用Metropolis算法生成目标失效域内的条件样本点,并以该过程中的备选点作为初始训练点训练SVM模型.根据训练得到的SVM模型再自适应地选择一部分样本点加入训练点集,并对SVM模型进行更新,直至满足迭代终止条件.以最终得到的SVM模型作为辅助失效域,计算近似失效概率和两个条件失效概率.对近似失效概率进行修正,使最终得到的目标失效概率渐进无偏且更加稳定.算例表明该算法具有较好的计算精度、效率和鲁棒性.
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关键词
结构可靠度
自适应
Metropolis算法
支持向量机
辅助失效域
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职称材料
题名
结构可靠度计算的自适应辅助域方法
1
作者
陶伟峰
机构
同济大学土木工程学院
出处
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第4期459-465,共7页
基金
国家自然科学基金(51261120374)
文摘
提出了一种Metropolis算法与支持向量机(SVM)方法相结合的自适应辅助域方法.利用Metropolis算法生成目标失效域内的条件样本点,并以该过程中的备选点作为初始训练点训练SVM模型.根据训练得到的SVM模型再自适应地选择一部分样本点加入训练点集,并对SVM模型进行更新,直至满足迭代终止条件.以最终得到的SVM模型作为辅助失效域,计算近似失效概率和两个条件失效概率.对近似失效概率进行修正,使最终得到的目标失效概率渐进无偏且更加稳定.算例表明该算法具有较好的计算精度、效率和鲁棒性.
关键词
结构可靠度
自适应
Metropolis算法
支持向量机
辅助失效域
Keywords
structural
reliability
adaptive
Metropolis
algorithm
support
vector
machine
auxiliary
failure
domain
分类号
TB114.3 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结构可靠度计算的自适应辅助域方法
陶伟峰
《同济大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
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