基于MLS-SVM的结构整体可靠度与全局灵敏度分析

作者：吕大刚^*; 李功博; 宋彦

来源：工程力学, 2022, 39(S1): 92-100.

• 支持向量机
• 移动最小二乘
• 钢筋混凝土框架
• 整体可靠度
• 全局灵敏度

作为一种有效的代理模型，支持向量机(SVM)以统计学习中的结构风险最小化原则为基本原理，在具有隐式极限状态函数的结构可靠度分析中得到了广泛的应用。然而，传统的支持向量机在核函数的选择、全局基本变量空间建模、计算效率等方面还存在许多不足。针对这些不足，该文提出一种新的基于移动最小二乘(MLS)技术的支持向量机模型(MLS-SVM)，可以在全局基本变量空间中具备自适应能力。该文将MLSSVM应用于复杂结构的整体可靠度和全局灵敏度分析，并将该模型与基于再生核函数的支持向量机(RPKSVM)及基于最小二乘的支持向量机(LS-SVM)进行比较分析，结果表明：该文提出的模型相较其他两种模型具有更高的精度和计算效率。

• 单位
  工业和信息化部; 哈尔滨工业大学