基向量引导的支持向量机RC框架抗震韧性评估

作     者：施文凯 周宇 王尉阔 欧阳谦 骆欢 SHI Wenkai;ZHOU Yu;WANG Weikuo;OUYANG qian;LUO Huan

作者机构：湖北省地质灾害防治工程技术研究中心湖北宜昌443002 三峡大学土木与建筑学院湖北宜昌443002 

出 版 物：《建筑结构学报》 (Journal of Building Structures)

年 卷 期：2024年第45卷第5期

页      面：81-91页

核心收录：

学科分类：081405[工学-防灾减灾工程及防护工程] 08[工学] 0814[工学-土木工程] 

基　　金：湖北省自然科学基金面上项目(2022CFB294) 国家自然科学基金青年项目(52208485) 

主　　题：基向量 支持向量机 机器学习 钢筋混凝土框架 抗震韧性 

摘      要：机器学习方法能通过建立以建筑信息、地震动参数为输入,韧性指标为输出的非线性映射关系,对建筑结构进行抗震韧性评估,但当训练数据规模较大时,其训练过程由于涉及求解大规模逆矩阵致使计算效率低下且极其占用计算机内存。为此,提出基向量引导的支持向量机(basis vectors-guided support vector machines for regression, BVLS-SVMR)模型,从大规模训练样本中提取小规模子样本,并将其映射到高维特征空间里作为基向量,替代大规模原基向量用于建立预测模型。为了验证BVLS-SVMR模型的准确性和高效性,基于9 356个钢筋混凝土(RC)框架(教学楼)抗震韧性的数据,分别与支持向量机(least squares support vector machines for regression, LS-SVMR)模型和传统有限元法(FEM)进行对比。结果表明:BVLS-SVMR模型的测试集预测精度与LS-SVMR模型的测试集预测精度(决定系数R~2)相差0.011,但计算时间是LS-SVMR模型的1/10,是传统FEM的1/21 709;BVLS-SVMR模型能准确且快速地预测教学楼的抗震韧性指标。