【摘 要】
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城市抗震防灾系统是一个复杂开放巨系统,系统中由于灾情的动态演化导致的建筑物震陷量形成机理也日趋复杂。根据高斯过程理论和贝叶斯规则,对训练样本进行的“归纳推理学习”
【机 构】
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南阳理工学院建筑与城市规划学院,南阳师范学院土木建筑工程学院,北京工业大学建筑与城市规划学院
【基金项目】
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河南省重点研发科技攻关项目(202102310246),河南省高等学校重点科研项目(20A560017),国家自然科学基金面上项目(51678017)
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城市抗震防灾系统是一个复杂开放巨系统,系统中由于灾情的动态演化导致的建筑物震陷量形成机理也日趋复杂。根据高斯过程理论和贝叶斯规则,对训练样本进行的“归纳推理学习”,即综合先验信息,调整各随机变量的后验分布,进而提出基于高斯回归过程的建筑物震陷量非线性预测模型。采用EP(expectation propagation)算法获得预测样本潜在函数的近似后验高斯分布,并对其超参数和协方差函数的选择进行了探讨,利用LSSVM(least square support vector machine)模型、PLS(pa
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