基于支持向量机的大跨度拱桥损伤识别方法研究

摘要：

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.

关键词：支持向量机、模态曲率改变率、损伤识别、拱桥、吊杆

所属期刊栏目：29

分类号：U448.34(桥涵工程)

资助基金：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

在线出版日期：2010-09-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：174-178