边坡可靠度分析的支持向量机法

详细信息   

• 责任者：何婷婷^c浙江大学软弱土与环境土工教育部重点实验室^d1978^e博士^f副教授 ; 尚岳全 ; 吕庆 ; 任姗姗
• 刊名：岩土力学
• 出版年：2013
• 卷期：34^b11总224
• 页码：3269～3276
• 索书号：P478.06/357
• 图表：^c表6参23插图
• 文摘期号：2014/04

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。