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基于SMOTE算法的船体结构极限状态代理模型研究
被引量：
1
1
作者
康煜晗
裴志勇
吴卫国
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2023年第6期1089-1094,1101,共7页
建立典型集装箱船舱段结构参数化有限元模型,基于SMOTE过采样算法,增加样本数据中失效面附近样本点的数量,分别采用BP神经网络、径向基神经网络以及支持向量机三种代理模型技术,结合十折交叉验证法调试模型参数以提高模型的泛化能力,完...
建立典型集装箱船舱段结构参数化有限元模型,基于SMOTE过采样算法,增加样本数据中失效面附近样本点的数量,分别采用BP神经网络、径向基神经网络以及支持向量机三种代理模型技术,结合十折交叉验证法调试模型参数以提高模型的泛化能力,完成构建船体舱段结构极限状态代理模型并对其进行测试与分析,获得了效果与泛化能力均较为优良的船体结构极限状态高精度代理模型.结果表明:经SMOTE算法处理的样本数据结合BP神经网络代理模型技术,能够在不增加有限元计算任务量的同时提高船体结构极限状态代理模型的精度.
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关键词
船体结构可靠性
代理模型技术
SMOTE过采样算法
交叉验证
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题名
基于SMOTE算法的船体结构极限状态代理模型研究
被引量：
1
1
作者
康煜晗
裴志勇
吴卫国
机构
武汉理工大学船海与能源动力工程学院
武汉理工大学绿色智能江海直达船舶与邮轮游艇研究中心
绿色智能江海直达船舶湖北省工程研究中心
出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2023年第6期1089-1094,1101,共7页
文摘
建立典型集装箱船舱段结构参数化有限元模型,基于SMOTE过采样算法,增加样本数据中失效面附近样本点的数量,分别采用BP神经网络、径向基神经网络以及支持向量机三种代理模型技术,结合十折交叉验证法调试模型参数以提高模型的泛化能力,完成构建船体舱段结构极限状态代理模型并对其进行测试与分析,获得了效果与泛化能力均较为优良的船体结构极限状态高精度代理模型.结果表明:经SMOTE算法处理的样本数据结合BP神经网络代理模型技术,能够在不增加有限元计算任务量的同时提高船体结构极限状态代理模型的精度.
关键词
船体结构可靠性
代理模型技术
SMOTE过采样算法
交叉验证
Keywords
structural reliability of ship
agent model technology
SMOTE oversampling algorithm
cross validation
分类号
U662.2 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SMOTE算法的船体结构极限状态代理模型研究
康煜晗
裴志勇
吴卫国
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2023
1
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