基于支持向量机与粒子群优化的可靠性算法

简介：
本研究结合支持向量机(SVM)和粒子群优化(PSO)，提出了一种新的可靠性评估方法。该方法利用SVM强大的分类能力，并通过PSO优化其参数，从而提高预测准确性与效率，在工程应用中展现出优越性能。 本段落提出了一种结合支持向量机（SVM）与粒子群优化算法的结构可靠度计算方法，用于处理非线性隐式极限状态方程中的可靠度指标问题。首先利用支持向量机的优势，即不受样本点数量限制的特点，在每次迭代中将新产生的样本点加入到现有数据集中进行训练。接着引入了粒子群优化算法来解决在迭代过程中可能出现的SVM回归模型计算结果震荡不收敛的问题，并通过该方法最终确定可靠度指标。最后采用重要抽样法，基于得到的支持向量机回归模型计算失效概率。 实验结果显示：此方法能够有效地提供高精度的失效概率估计，尤其适用于处理那些传统算法难以解决的迭代过程中可靠度指标无法稳定收敛的情形。