混凝土重力坝抗震可靠度的svm预测模型

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1、学兔兔www.xuetutu.com2012年第7期(总第273期)混凝土理论研究Number7in2012(TotalNo．273)ConcreteTHEORETICALRESEARCHdoi：10．3969~．issn．1002—3550．2012．07．005混凝土重力坝抗震可靠度的SVM预测模型杨上清。蒋t)lI，魏明东(四川大学建筑与环境学院，四川成都610207)摘要：研究混凝土大坝抗震可靠性意义重大。混凝土大坝可靠性分析中，大多数功能函数不一定能显式给出，目前一般使用几何法求解，由于存在各种假定和近似，几何法不是一种完备的求解

2、方法，对非线性问题求解繁琐甚至困难。由于支持向量机(svM)的非线性映射能力及对残缺不全或模糊随机的不确定信息较强的容错能力，提出采用优化的SVM模型来预测大坝的抗震可靠度。并应用于采集到的22个混凝土重力坝断面数据分析中，研究结果表明：该模型是合理可靠的，用SVM测大坝抗震可靠度是可行的。关键词：抗震可靠度；混凝土重力坝；SVM中图分类号：TU528．01文献标志码：A文章编号：1002—3550(2012)07—0016—03Supportvectormachinemodelforpredictionofseismicreliabili

3、tyoflargeconcretedamsYANGShang-qing，JLANGYu—chuan，WEIMing-dong(SichuanUniversitySchoolofArchitectureandtheBuiltEnvironment，Chengdu610207，China)Abstract：Becauseitisimpossibletogetanalyticalexpressionofperformancefunctionintheseismicreliabilityanalysisoflargeconcretedams，geo

4、metricmethodisused．Buttherearehypothesisandapproximateingeometricmethod，SOitisn’tamaturitymethod．TheSVMmodelisproposedtopredicttheseismicreliabilityoflargeconcretedams．Basedoncollecteddatafrom22concretegravitydams，practicaleffectivenessofSVMmodeltopredicttheseismicreliabil

5、ityoflargeconcretedamiSdiscussed．Resultsshowthatthepredictedandmeasuredresultsarcconsis—tent，showingthatthemodelcanprovideabasisforpredictionofseismicreliabilityoflargeconcretedams．Keywords：seismicreliability；concretegravitydam；SVM0引言全局寻优方法，它通过个体间的协作与竞争来实现复杂解空间中最优解的搜索，具有强劲

6、的全局寻优能力，适合用于参数的20世纪以来全球发生的7级以上强震中，中国占35％，有选择和优化。同时，如果将所有影响因子直接作为支持向量机模3次震级为8．5级以上的巨大地震发生在中国。中国位于世界两型的特征值，因其变量之间往往呈现较强的耦合性、信息冗余大地震活动带之间，是一个多地震国家。根据历史记载，几乎中及非线性，不但使支持向量机模型过于复杂，而且会干扰模型国的各省都曾发生过破坏性地震。所以，中国是世界上地震灾害预测策略，降低模型的拟合和泛化能力。本研究以在深入将粒子最为严重的国家。中国水力资源丰富，全国水力资源的蕴藏量有群算法和支持向量

7、机有机结合，建立PSO—SVM优化机器模型，70％都集中在西南和西北地区，而这些地区也正是高烈度地震频实现混凝土大坝抗震可靠性。发地区。据截止1985年的统计资料，中国已建各类水坝总数达83000个，其中水库库容超过1亿m的有400多座，多数水坝2PSO-SVM优化机器模型都位于地震区【1]。大坝特别是高坝的安全关系到下游广大地区人支持向量回归是一种非线性回归预测方法，它是建立在VC民生命的安全，大坝抗震安全f生评价因此具有重要的意义。我国维理论和结构风险最小原理基础之上，通过非线性变换将输入大坝安全评价过去一直采用安全系数，随着新的《水利

8、水电工程向量映射到高维特征空间，并构造最优决策函数，利用原空间结构可靠度设计统一标准》、《水工建筑物抗震设计规范》的颁布，的核函数取代高维特征空间中的点积运算，应用有限样本的学要