【摘 要】
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针对非线性结构响应预测的支持向量机（SVM）近似模型的参数选取问题，提出了应用粒子群算法进行参数优化，建立了具有最优参数的SVM近似模型，并与以训练集数据建立常规的SVM、二阶响
【机 构】
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上海交通大学海洋工程国家重点实验室
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针对非线性结构响应预测的支持向量机（SVM）近似模型的参数选取问题，提出了应用粒子群算法进行参数优化，建立了具有最优参数的SVM近似模型，并与以训练集数据建立常规的SVM、二阶响应面（RSM）和径向基神经网络（RBFNN）近似模型进行对比．结果表明：以优化参数建立的SVM近似模型比常规的SVM近似模型有更好的预测能力；可以避免RSM和RBFNN近似模型中的过拟合现象，具有更优的推广能力．最后，将最优参数的SVM近似模型用于船舶结构优化中，取得了具有良好工程实用性的优化结果．
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