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基于特征向量信息支持向量機的RC框架易損性曲線預測

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摘要：易損性曲線將結構破壞等級與地震動強度相關聯(lián)，能夠直觀地反映結構破壞的概率，但在建立易損性曲線的過程中需要大量的結構非線性時程分析結果，因而計算效率不高。機器學習方法已被證明能較好地解決這一問題，但當訓練數(shù)據(jù)的規(guī)模較大時，由于訓練過程涉及求解大規(guī)模逆矩陣致使計算效率依然低下。為此，本文提出了一種特征向量信息支持向量機（EILS-SVM）的新方法克服此類方法的不足。（剩余17969字）

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