边坡可靠度分析的支持向量机法

  • 【作者】何婷婷1,尚岳全1, 2,吕 庆1,任姗姗1
  • 【摘要】提出了基于支持向量机(SVM)的边坡可靠度分析新算法。该方法采用均匀设计确定样本点,通过一定数量的确定性计算来训练SVM,拟合边坡的功能函数;采用一阶可靠度方法(FORM)和迭代算法优化SVM模型,获得可靠度指标和验算点信息;在SVM模型基础上进一步通过二阶可靠度方法(SORM)和蒙特卡罗模拟(MCS)计算边坡的失稳概率。以两个典型边坡为例,通过与其他方法比较,证明了该方法的准确性和高效性。结果表明:提出的在标准正态空间(U空间)中取样并构建SVM,在原始空间(X空间)中计算功能函数的算法,有效地解决了具有相关非正态分布变量的可靠度分析问题,并且可很容易扩展到SORM的计算。算例结果证明,该方法的精度高于FORM;而效率优于MCS。分析过程中,边坡安全系数计算和可靠度分析相互独立。因此,该方法既适用于具有显式功能函数的简单问题,也适用于需要软件计算安全系数的实际边坡问题。
  • 【关键词】边坡 可靠度分析 支持向量机(SVM) 一阶可靠度法(FORM) 二阶可靠度法(SORM)

提出了基于支持向量机(SVM)的边坡可靠度分析新算法。该方法采用均匀设计确定样本点,通过一定数量的确定性计算来训练SVM,拟合边坡的功能函数;采用一阶可靠度方法(FORM)和迭代算法优化SVM模型,获得可靠度指标和验算点信息;在SVM模型基础上进一步通过二阶可靠度方法(SORM)和蒙特卡罗模拟(MCS)计算边坡的失稳概率。以两个典型边坡为例,通过与其他方法比较,证明了该方法的准确性和高效性。结果表明:提出的在标准正态空间(U空间)中取样并构建SVM,在原始空间(X空间)中计算功能函数的算法,有效地解决了具有相关非正态分布变量的可靠度分析问题,并且可很容易扩展到SORM的计算。算例结果证明,该方法的精度高于FORM;而效率优于MCS。分析过程中,边坡安全系数计算和可靠度分析相互独立。因此,该方法既适用于具有显式功能函数的简单问题,也适用于需要软件计算安全系数的实际边坡问题。

用户登录

  • 下载:0
  • 浏览:7883