【摘 要】
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作为一种新兴的机器学习算法,支持向量机在损伤识别中已显示出其回归能力的优越性。将模态曲率改变率作为损伤识别特征参数,提出了基于支持向量机的大跨度拱桥损伤识别方法。
【机 构】
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东北电力大学建筑工程学院,大连理工大学海岸与近海工程国家重点实验室
【基金项目】
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交通部西部科技项目(200631882350);吉林省教育厅“十一五”科技发展计划项目(200627);吉林市杰出青年科技计划项目(200804)
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作为一种新兴的机器学习算法,支持向量机在损伤识别中已显示出其回归能力的优越性。将模态曲率改变率作为损伤识别特征参数,提出了基于支持向量机的大跨度拱桥损伤识别方法。首先应用模态曲率改变率进行损伤定位识别,然后重新构造训练样本,利用最小二乘支持向量机方法进行大跨度拱桥的损伤程度识别,该方法在较少的样本条件下,取得了非常接近目标值的识别效果。通过与RBF神经网络的训练结果进行对比,验证了该方法的精确性。
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