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基于机器学习的框架结构地震易损性分析方法研究

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基于机器学习的框架结构地震易损性分析方法研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-23页
  1.1 研究背景、意义及目标第11-13页
    1.1.1 研究背景第11-12页
    1.1.2 研究意义第12-13页
    1.1.3 研究目标第13页
  1.2 地震易损性分析方法的研究现状第13-19页
    1.2.1 基于经验的地震易损性分析方法第13-15页
    1.2.2 半经验半计算的地震易损性分析方法第15-16页
    1.2.3 基于计算分析的地震易损性分析方法第16-19页
  1.3 基于机器学习的地震易损性分析方法第19-20页
  1.4 论文主要内容第20-21页
  1.5 本文的创新点第21-23页
第2章 机器学习理论基础第23-30页
  2.1 机器学习第23-25页
    2.1.1 机器学习概述第23-24页
    2.1.2 机器学习类别第24-25页
    2.1.3 机器学习模型第25页
  2.2 分类算法第25-29页
    2.2.1 决策树算法第26-27页
    2.2.2 支持向量机算法第27-29页
  2.3 本章小结第29-30页
第3章 机器学习系统设计第30-38页
  3.1 数据准备第30-35页
    3.1.1 结构模型第30-31页
    3.1.2 能力谱法简介第31-34页
    3.1.3 震害样本库第34-35页
  3.2 机器学习算法的选择第35-36页
  3.3 地震易损性分析模型第36-37页
  3.4 本章小结第37-38页
第4章 基于决策树的地震易损性分析方法第38-53页
  4.1 数据预处理第38-39页
  4.2 易损性分析模型第39-40页
  4.3 结果与分析第40-49页
    4.3.1 决策树易损性模型的预测性能第40-43页
    4.3.2 训练样本数量对预测性能的影响第43-45页
    4.3.3 训练样本代表性对预测性能的影响第45-46页
    4.3.4 训练样本类别平衡对预测性能的影响第46-49页
  4.4 讨论第49-51页
    4.4.1 不同层数结构准确率差异的原因第49-51页
    4.4.2 结构特征的选取问题第51页
  4.5 本章小结第51-53页
第5章 基于SVM的地震易损性分析方法第53-62页
  5.1 数据准备第53页
  5.2 方法概述第53-54页
  5.3 结果与分析第54-56页
    5.3.1 核函数的选择第54-55页
    5.3.2 易损性预测性能第55-56页
  5.4 与决策树模型的结果对比第56-61页
    5.4.1 不同训练样本数下的结果对比第56-58页
    5.4.2 降低训练样本代表性后的结果对比第58-59页
    5.4.3 不同训练样本类别平衡下的结果对比第59-61页
  5.5 本章小结第61-62页
第6章 总结与展望第62-64页
  6.1 主要工作和结论第62-63页
  6.2 进一步工作与展望第63-64页
参考文献第64-69页
附录第69-83页
静力推覆分析OpenSees程序第69-74页
能力谱法求解性能点Matlab程序第74-83页
作者简历及在学校期间所取得的科研成果第83页
作者简历第83页
论文发表或录用情况第83页

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