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发布时间：2019-03-10

论文类型：期刊论文

发表时间：2016-10-01

发表刊物：武汉大学学报（工学版）

收录刊物：CSCD、ISTIC、PKU

卷号：49

期号：5

页面范围：654-660

ISSN号：1671-8844

关键字：边坡稳定;系统可靠性;响应面法;人工蜂群算法;高斯过程;支持向量机;最小二乘支持向量机

摘要：多失效模式情况下,边坡体系可靠性分析较为复杂.提出了基于计算机试验结合机器学习理论建立边坡系统(体系)可靠度分析智能响应面法的一般框架.边坡体系可靠性分析智能响应面法步骤包括:样本生成、模型参数优化、智能响应面建立、蒙特卡罗模拟计算失效概率.对支持向量机、高斯过程等多种智能机器学习理论用于建立智能响应面的性能进行了对比分析.通过典型边坡的体系可靠度分析,验证了小样本情况下智能响应面法在边坡体系可靠性分析中的可行性和优越性.