基于支持向量机替代模型的可靠性分析

摘要：

建立了基于支持向量机回归算法和分类算法的替代模型可靠性分析方法，与蒙特卡罗法结合，采用拉丁超立方抽样技术，进行隐式极限状态函数的可靠度计算。讨论了相关参数对支持向量机模型性能的影响，并通过遗传算法进行参数优化，为支持向量机模型的参数选择提供了依据。研究了不同训练样本数量对支持向量机模型预测值精度的影响，进一步证实了支持向量机的小样本特性。算例结果表明了本文方法的有效性和可行性。

关键词：可靠性、支持向量机、回归算法、分类算法、遗传算法

所属期刊栏目：28

分类号：O213.2;O242(概率论与数理统计)

资助基金：国家973计划课题2006CB705403;国家自然科学基金90815023;10721062

在线出版日期：2012-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：676-681