计算快500倍
用随机场特征驱动的支持向量回归元模型替代蒙特卡洛随机有限元，预测隧道纵向失效概率。
Ning, Tian · Huang, Jinsong · Chen, Jian · Tian, Kaiwei · Peng, Wu
Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025
元模型以随机场特征为输入直接输出失效概率，避免对每个随机场样本执行有限元计算，从而将整体分析时间缩短约两个数量级。
在隧道纵向失效概率评估问题中，SVR和M-SVR的预测结果与RFEM计算结果吻合，表明代理模型在保持精度的同时大幅降低计算成本。
基于Bagging集成算法，预测结果附带置信区间，可量化机器学习回归预测的不确定性，使工程师能判断预测的可靠程度。