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大坝的强震观测资料真实反映了地震作用下坝体强震监测部位的反应情况，是认识结构动力特性的重要特征量。目前，大坝强震观测资料分析的应用研究一般仅局限于获取加速度放大系数和结构模态参数。根据强震观测识别出大坝模态参数后，可进行结构材料动参数的反演，以便为结构抗震分析提供尽可能精确的数值模型，对大坝等大型水工结构进行动参数反演，需要考虑计算效率的问题。为此，提出了应用机器学习的优势算法，即多输出支持向量机（M—SVM）模型，替代有限元计算，以减少优化搜索过程中有限元计算的次数，提高计算的效率。通过对数值仿真算例和