申请/专利权人：石家庄铁道大学

申请日：2023-12-20

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN117951586A

主分类号：G06F18/2411

分类号：G06F18/2411;G06F18/214;G06F30/27;G06F30/23;G06N3/006

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.17#实质审查的生效;2024.04.30#公开

摘要：本发明公开了一种改进猎食者算法优化SVM的斜拉桥损伤识别方法及装置，属于斜拉桥损伤识别技术领域。该方法在普通猎食者算法的基础上，用Circle混沌映射代替原算法随机生成初始种群机制来降低随机性，在算法中加入柯西变异公式，扩大算法的搜索空间；此外，借鉴麻雀搜索算法的思想，将收敛因子的迭代方式由线性修改为非线性，增强算法后期的搜索能力；利用改进算法对SVM的核函数和惩罚因子进行寻优，构建IHPO‑SVM损伤识别模型；利用斜拉桥基准有限元模型对该损伤识别模型进行训练与有效性验证，并用该损伤识别模型对实桥进行损伤识别。本发明采用上述方法，在进行斜拉桥损伤识别时，寻优速度更快，损伤识别精确率更高，可有效识别主梁的损伤位置和损伤程度。

主权项：1.一种改进猎食者算法优化SVM的斜拉桥损伤识别方法，其特征在于，具体方法如下：S1、构建改进猎食者算法IHPO；S2、建立IHPO-SVM斜拉桥损伤识别模型；S3、通过斜拉桥基准有限元模型对S2获得的斜拉桥损伤识别模型进行损伤识别训练与有效性验证；S4、对实桥进行损伤识别。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 石家庄铁道大学 改进猎食者算法优化SVM的斜拉桥损伤识别方法及装置

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