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申请/专利权人：三峡大学
摘要：基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法，包含以下步骤：一收集RC框架地震响应数据，建立特征变量数据集；二按RC框架倒塌与否标注样本，分为训练集与测试集；三应用最大熵原理，从训练集筛选代表性样本，优化训练集；四构建MED‑SVC模型，预测RC框架破坏状态（倒塌未倒塌）；五用筛选样本训练MED‑SVC模型，调整参数优化性能；六利用训练好的模型预测测试集，结合MSA法拟合易损性曲线，进行性能评估；本发明通过解小规模矩阵逆，提升计算效率，相比传统方法，能更快地处理大量数据，提高模型训练与预测的速度，同时降低内存需求，使之适用于资源受限环境，保证了高精度与高效率的地震易损性评估。
主权项：1.基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：Step1：收集钢筋混凝土RC框架结构在地震作用下的响应数据并进行预处理，建立包含多种特征变量的数据集；Step2：根据RC框架结构是否发生倒塌将数据样本进行标注，划分为倒塌和未倒塌两大类，并进一步将所有数据分为训练集和测试集；Step3：运用最大熵原理，从训练数据集中筛选出最具代表性的样本，以优化训练集并提升模型训练效率和预测准确性；Step4：构建最大熵驱动的支持向量机MED-SVC模型，该模型基于支持向量机原理，专门用于预测RC框架结构在地震作用下的破坏状态；Step5：使用筛选出的代表性子样本对MED-SVC模型进行训练，并通过调整核函数类型、正则化参数等来优化模型性能；Step6：利用训练完成的MED-SVC模型对测试集进行预测，根据预测结果和地震强度数据，应用多条带分析MSA法拟合地震易损性曲线，并进行性能评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于最大熵驱动支持向量机的RC框架地震易损性曲线预测方法
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