改進(jìn)支持向量機(jī)在水工結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、隨著水工結(jié)構(gòu)運(yùn)行時(shí)間的增長(zhǎng)，難免會(huì)發(fā)生老化、病害甚至事故。因此，水工結(jié)構(gòu)健康問題已被日益關(guān)注。為了減少水工結(jié)構(gòu)的運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)，必須實(shí)施水工結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)，而水工結(jié)構(gòu)的劣化診斷評(píng)價(jià)以及結(jié)構(gòu)參數(shù)反演分析等是水工結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容，也是水工結(jié)構(gòu)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。近年來，越來越多的人工智能技術(shù)應(yīng)用于水工結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測(cè)。在使用支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，參數(shù)選取的好壞決定著支持向量機(jī)分類

2、和預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，以往對(duì)支持向量機(jī)參數(shù)選取的研究，有傳統(tǒng)的方法和群智能算法，針對(duì)以往的選取方法存在的不足，引進(jìn)了一種新近發(fā)展起來的群智能算法的代表—螢火蟲群優(yōu)化算法。本文決定采用改進(jìn)支持向量機(jī)（GSO_SVM）進(jìn)行水工結(jié)構(gòu)的劣化診斷評(píng)價(jià)以及結(jié)構(gòu)參數(shù)反演分析。為此，本文主要在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究:
　　(1)介紹了支持向量機(jī)和螢火蟲群優(yōu)化算法的基本原理和算法流程，分析了對(duì)支持向量機(jī)尋優(yōu)性能有影響的參數(shù)設(shè)置問題，選取了螢火蟲群優(yōu)化算法

3、來進(jìn)行支持向量機(jī)的參數(shù)優(yōu)化選擇，有效地增強(qiáng)了支持向量機(jī)算法的尋優(yōu)能力。引入了螢火蟲群優(yōu)化算法優(yōu)化支持向量機(jī)模型參數(shù)，建立了改進(jìn)向量機(jī)模型。
　　(2)針對(duì)水工結(jié)構(gòu)劣化評(píng)價(jià)，應(yīng)用已有水工結(jié)構(gòu)劣化評(píng)價(jià)實(shí)例，建立了水工混凝土結(jié)構(gòu)劣化評(píng)價(jià)的改進(jìn)支持向量機(jī)模型。實(shí)例分析結(jié)果表明，該方法在劣化評(píng)價(jià)中，耗時(shí)短、計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確，適用于已有較多評(píng)價(jià)實(shí)例的同類混凝土結(jié)構(gòu)或構(gòu)件的劣化評(píng)價(jià)。
　　(3)針對(duì)水工結(jié)構(gòu)物理力學(xué)參數(shù)反演?；诰鶆蛟O(shè)計(jì)法及改