文献

J-GLOBAL ID：201702250439026982   整理番号：17A0368680

最小二乗法を用いた斜面のシステム信頼性解析は粒子群最適化を用いたベクトルマシンを支持する【Powered by NICT】

System reliability analysis of slopes using least squares support vector machines with particle swarm optimization

著者 (4件)： Kang Fei (School of Hydraulic Engineering, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, PR China) ,  Kang Fei (State Key Laboratory of Structural Analysis for Industrial Equipment, Dalian University of Technology, Dalian 116024, PR China) ,  Li Jing-shuang (School of Hydraulic Engineering, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, PR China) ,  Li Jun-jie (School of Hydraulic Engineering, Faculty of Infrastructure Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, PR China)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 209  ページ： 46-56  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)と粒子群最適化に基づく土斜面のシステム故障確率を評価するための知的応答曲面法を提示した。新しい機械学習技術LSSVMを採用して,計算機実験により生成されたサンプルに基づく限界状態関数を近似するために応答曲面を確立することである。続いて,提案した応答曲面をMonte Carloシミュレーションと併用した所望の信頼性推定を得ることである。LSSVMの性能に重要なハイパーパラメータは,粒子群最適化と呼ばれる群知能アルゴリズムにより選択した。三例に関する実験結果は,提案したシステム信頼性解析手法である明らかな全身効果を持つ土斜面に有望であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 故障率 ,  *信頼性解析 ,  応答曲面法 ,  *信頼性 ,  *システム信頼度 ,  計算機シミュレーション ,  *最小二乗法
準シソーラス用語： 全身 ,  解析手法 ,  群知能 ,  ハイパーパラメータ ,  限界状態関数 ,  機械学習技術 ,  最小二乗-サポートベクトルマシン ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 斜面安定性 ,  システム確率的解析 ,  LSSVM ,  パーティクルスワーム最適化 ,  応答表面

分類 (1件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (7件)： 最小二乗法 ,  斜面 ,  信頼性解析 ,  粒子群最適化 ,  ベクトル ,  マシン ,  支持