简介:高斯过程机器学习是基于严格的统计学习理论而新发展的方法,该方法在求解小样本、高维数的非线性问题上具有一定的适应性.针对采用直接蒙特卡洛方法进行功能函数计算代价较高的结构可靠度分析时计算效率过低的瓶颈问题,提出了一种基于高斯过程回归模型的直接蒙特卡洛模拟方法.该方法利用有限元等数值方法构造少量的学习样本,通过学习后的高斯过程回归模型重构隐式功能函数,直接建立随机变量与功能函数值的映射关系,进而结合直接蒙特卡洛方法推求结构的失效概率与可靠指标.算例研究表明,该方法简单易行,与传统蒙特卡洛模拟法相比较,计算效率明显较高,且易于与各种工程结构分析程序或商业计算软件相结合.
简介:房地产价格已经成为社会所关注的热点,房地产项目的造价是影响房地产最终价格的重要因素。管理好房地产全过程的造价问题不仅对开发商获取利润空间有帮助,也是解决广大居民住房问题的关键。通过对房地产造价影响因素中政策法规性因素、设计阶段因素、施工阶段因素、地区市场性因素、从业人员因素五大重要影响因素进行分析,并采用AHP法计算得出影响因素的重要程度依次是政策法规性因素、地区市场性因素、设计阶段因素、施工阶段因素、从业人员因素,并根据分析结果相应提出在设计阶段应用价值工程与限额设计,在施工阶段科学组织施工、加强施工管理以及提高从业人员综合素质等对策。希望能使房地产项目造价控制运筹于帷幄之中,决胜于千里之外。