【摘 要】
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在增量式最小二乘支持向量机（SILS—SVM）方法的基础上，提出了加权特征向量最小二乘支持向量机（WEVL8-SVM）在线结构损伤识别方法。该方法根据训练数据贡献量的大小对数据进行加权，从
【机 构】
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同济大学结构工程与防灾研究所,日本近畿大学理工学部建筑学科
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在增量式最小二乘支持向量机（SILS—SVM）方法的基础上，提出了加权特征向量最小二乘支持向量机（WEVL8-SVM）在线结构损伤识别方法。该方法根据训练数据贡献量的大小对数据进行加权，从而更适合于对结构的时变参数进行在线识别，同时较增量式算法有更小的累积误差。以一剪切型结构为例进行了数值模拟，分析结果表明，该方法与非加权的SILS-SVM方法相比，能更好地适应系统参数的变化，从而能很好地识别结构的损伤及其程度。
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