典型文献
基于改进MH算法的结构损伤识别
文献摘要：
将粒子群算法(PSO)中的粒子位置更新方式与自适应方法融入到标准梅特罗波利斯-黑斯廷斯算法(MH)中,得到了一种自适应PSO-MH算法,用以求解贝叶斯损伤识别中的后验概率密度函数.首先,以粒子位置更新公式代替建议分布更新马尔科夫链的候选样本值,构建出自适应PSO-MH算法的采样流程;然后,采用一个横梁数值算例来对比该算法与标准MH算法之间的采样效果差异;最后,通过洛斯阿拉莫斯国家实验室(LANL)的一个八自由度结构试验验证了该算法的有效性.通过分析数值算例与试验实例的结果得出:自适应PSO-MH算法的损伤识别精度高于标准MH算法,且生成的马尔科夫链的统计效果优于标准MH算法,同时该算法生成的马尔科夫链的自相关函数(ACF)值呈现出截尾,表明马尔科夫链的连续样本间相关性低,计算时间更少,收敛速度更快.
文献关键词：
损伤识别;贝叶斯方法;PSO算法;MH算法;自适应方法;马尔科夫链
中图分类号：
作者姓名：
黄民水;罗金;雷勇志
作者机构：
武汉工程大学土木工程与建筑学院,湖北 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]黄民水;罗金;雷勇志-.基于改进MH算法的结构损伤识别)[J].华中科技大学学报（自然科学版）,2022(08):136-141
A类：
梅特罗,LANL
B类：
MH,结构损伤识别,粒子群算法,PSO,位置更新,更新方式,自适应方法,波利斯,黑斯廷斯,后验概率,概率密度函数,建议分布,新马,马尔科夫链,选样,横梁,数值算例,效果差异,洛斯阿拉莫斯,国家实验室,结构试验,识别精度,自相关函数,ACF,截尾,计算时间,收敛速度,贝叶斯方法
AB值：
0.286086
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