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为实现环境激励下复杂钢结构的损伤预警,提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization,简称PSO)的支持向量回归(support vector regression,简称SVR)-时间序列(auto-regressive and moving average model,简称ARMA)组合模型用于频率预测,并结合均值控制图法将其用于复杂钢结构的损伤预警中。所提出频率预测模型的准确性和有效性采用潍坊市白浪河摩天轮钢结构实测数据进行验证。验证结果表明:与基本SVR模型、SVR-