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为了利用结构地震响应观测数据在震后对结构进行损伤快速评估，本文提出了基于BP传播神经网络多参数预测震后结构损伤程度的方法。本文设计了9个不同设防烈度和层数的钢筋混凝土框架结构，利用OpenSees有限元软件进行了非线性时程分析，并用损伤指数量化了结构损伤程度。利用有限元模拟结果，创建了神经网络的数据集，训练神经网络建立了结构参数与结构损伤指数之间的映射，对比了不同参数组合预测结构损伤水平的能力，提出了最优参数组合。结果表明：此方法预测结构损伤指数准确度高，耗时短，可为建筑工程震后损伤快速评估提供支撑。 相似文献
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地震预测是地震科学研究的主要领域之一。震前热异常现象(地表温度异常升高)普遍存在并且与地震三要素有复杂的非线性关系。文中结合神经网络的优点,提出将热异常信息作为地震预测的信息源,通过构建神经网络,进行地震预测的思路,并进行了试验。基于8d合成的1km分辨率的MODIS数据,利用RST算法提取震前热异常信息,在分析震前热异常信息时空变化的基础上,确定出BP神经网络的结构,利用该网络对中国及周边100个5级以上震例,以及70个随机无震样本进行训练和仿真。试验结果表明,通过RST算法提取的震前热异常指数值,用于BP神经网络地震预测是可行的,其预测的试验结果刻画出了地震要素与热异常值间的非线性相关性。未来预测区域范围的选取以及神经网络中隐层神经元的数量将对地震预测效果产生较大的影响。 相似文献
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地震滑坡的滑距与重力滑坡的滑距有着显著的不同，科学预测地震发生时黄土地区滑坡的滑动距离是合理评估黄土地区滑坡风险和减轻滑坡灾害的有效方式之一。基于海原特大地震诱发黄土滑坡的400组野外调查数据，通过引入BP神经网络算法，论证了BP神经网络模型用于预测黄土地震滑坡滑距的适宜性和可行性；建立了地震诱发黄土滑坡滑距的BP神经网络预测模型，并通过67组数据进行了验证。BP神经网络算法和传统多元线性回归、多元非线性回归结果的对比显示，BP神经网络的预测更接近真实情况，具有较为理想的预测效果，可以用于黄土地震滑坡滑距的预测，并为圈定较为可靠的致灾范围提供依据。 相似文献
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随着铁路货运量的不断增大和列车的提速,针对铁路路基出现的病害进行快捷的检测方面的需求逐渐加强.探地雷达是一种无损高效的检测手段,但其应用于铁路路基探测中,其探测记录易受轨枕等介质的强干扰反射所湮没.为了更准确地实现探地雷达在铁路路基检测中的应用,提出了一种针对轨枕等高频噪声的方便、快捷、自适应的压制算法,降低了人工解译方法的低效率和主观性.本文首先介绍了经验模态分解原理及实现方法并对铁路路基病害建模获得探地雷达仿真数据,提取探地雷达仿真信号同一采样点上不同扫描道的数据组成一维信号,将一维信号进行经验模态分解并对固有模态函数重构,分析高频信号消除效果.其次,对探地雷达仿真数据所有采样点依次行经验模态分解并对固有模态函数重构从而压制轨枕等的高频噪声.最后,将车载雷达实测数据进行经验模态分解压制噪声,得到了压制强噪声后的雷达图像.处理结果表明:车载雷达原始数据经过经验模态分解的压制噪声处理后,干扰信号被降低,提高路基病害的弱反射信号的信噪比.因此,经验模态分解能压制轨枕等强干扰信息,便于铁路路基病害的识别. 相似文献
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基于GA-BP理论的储层视裂缝密度地震非线性反演方法 总被引：2，自引：7，他引：2
基于GA-BP理论,将自适应遗传算法与人工神经网络技术(BP算法)有机地相结合,形成了一种储层裂缝自适应遗传-神经网络反演方法.这种新的方法是由编码、适应度函数、遗传操作及混合智能学习等组成,即在成像测井裂缝密度数据约束下,通过对目标问题进行编码(称染色体),然后对染色体进行选择、交叉和变异等遗传操作,使染色体不断进化,从而快速获得全局最优解.在反演执行过程中,利用地震数据和成像测井裂缝密度数据之间的非线性映射关系建立训练样本,将GA算法与BP算法有机地结合,优化三层前向网络参数;或将GA与ANFIS相结合,优化ANFIS网络参数.并采用GA算法与TS算法(Tabu Search)相结合的自适应混合学习算法,该学习算法自始至终将GA和BP两种算法按一定的概率比例进行,其概率自适应变化,以达到混合算法的均衡.这种混合算法提高了网络的收敛速度和精度.我们分别利用两个研究地区的6井和1井成像测井裂缝密度数据与地震数据之间的非线性映射关系建立训练样本,对过这两口井的测线的地震数据进行反演,获得了视裂缝密度剖面,视裂缝密度剖面上裂缝分布特征符合沉积相分布特征和岩石力学性质的变化特征.这种视裂缝密度剖面含有储层裂缝的定量信息,其误差可为油气勘探开发实际要求所允许.因此,这种新的方法优于只能作裂缝定性分析的常规裂缝地震预测方法,具有广阔的应用前景. 相似文献
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控制路基沉降是公路工程中的一个关键技术问题,而路基沉降与其影响因素之间存在着线性、非线性关系。当输入自变量较多时,用传统神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度较低。针对此问题,本文用遗传算法对神经网络模型的权值和阈值进行优化,同时讨论遗传参数的设定对输出结果的影响。通过对成南高速的实测数据进行仿真,试验结果表明:优化后的BP神经网络具有较高的预测精度,预测效果明显优于传统神经网络模型的输出结果,该预测方法可作为高速公路路基长期沉降预测的一种有效辅助手段。 相似文献
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为了借助容易获取的地震相关因素间接预测地震震级，提出基于相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）方法的地震震级预测模型。通过样本学习建立地震震级与地震累积频度、累积释放能量、平均震级、b值、η值和相关区震级等6个主要影响因素之间的非线性映射关系，利用已知影响因素预测地震震级。结果表明:RVM模型预测结果均优于BP神经网络及SOM-BP神经网络预测结果；通过敏感因子分析比较各因素的敏感程度，b值和η值最为突出，在震级研究中应重点分析。综合分析，RVM模型具有精度高和离散性小等优点，对地震震级预测有较好的推广价值。 相似文献
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本文把神经网络方法引进地震预报研究当中。使用地震频次，最大震级，平均震级，等价地震次数等多项地震活动性指标作为神经网络的输入，未来时段内的最大地震震级作为其输出，可以对某一固定地区的最大地震震级作出中近期预报。选用的神经网络模型为含两个中间层的前向模型，并采用ＢＰ算法。所得结果表明，用神经网络方法可以在一定精度范围内使震级预报的内检符合率达到１００％，在本文的例子中，外推预报准确率达到６０％以上。 相似文献
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Cheng Kuei-Hsiang 《中国地震研究》2001,15(3):311-320
INTRODUCTIONSeveMmethdsdPOtential analyslsfor medium－and short－termpredlctlon dl’l;lln shocks weredevelopedbaseduponthe pnnclpledInaccufatemeasurementoffOCfOCustheoryaMthepattemdmainshocks．These analytic methods can be used to predict strong earthop拙es In shallow layers on thesubducting plate boundeq In squeezed zones．More than a half of strong earthquakes In the world。located inthe shallow depth tthe suMuctingplate boundw In s仰eezed zones．This paPerfirst Statesthe philoso… 相似文献
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地震发生后，针对能够快速预测震中附近的烈度分布情况的问题，首先对632次地震触发的台站进行筛选，对2 231个台站触发后20 s内有效的7个地震动参数以及震级和震源距的信息进行提取，并利用人工神经网络对所选数据样本进行训练，建立三种有效的预测模型。研究结果显示模型一所选的输入参数为7个，不利用震源参数，在预测中有着较好的时效性，从第1 s到20 s,预测的平均烈度差值逐渐减小到0.45;模型二所选的输入参数为8个，利用了震源距信息，可以用于烈度级别的预测，预测的平均烈度差值逐渐减小到0.36;模型三所选的输入参数为9个，预测结果较好，可用于震后烈度场的实时预测，平均烈度差值逐渐减小到0.31。利用提出的3种模型对两次地震事件进行烈度预测，预测烈度差值取整后分别有95%和76%以上在1以内，有着较好的结果，可以用于地震预警当中。 相似文献
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BP神经网络在新一代地震预报专家系统中的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
简介了新一代地震预报专家系统ＮＧＥＳＥＰ，ＢＰ神经网络模型及其算法，同盱ＢＰ神经网络具有很强的非线怀映射功能，它可以很好地反映震前出现异常的种类和异常时间与未来地震震级之间的较强非线性关系，在ＮＧＥＳＥＰ系统中可以从实例库中提取典型震例并通过ＢＰ网络进行学习，实际震例检验表明系统对未来地震震级的预测取得较好理想的结果。 相似文献
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为了解四川德阳地下水位动态，进而分析地震前兆动态，本文设计了一个基于BP神经网络的地下水位预测系统。采用SWY-Ⅱ数字式水位仪对德阳地下水位数据进行采集。根据采集的2015年水位数据，利用BP神经网络对地下水位变化进行预测，以一年的采集数据进行训练和测试，采用3个输入节点、1个输出节点设计了BP神经网络结构。为了进一步验证本预测系统，本文对2017年7月1日—10月26日地下水位情况进行了预测。实验表明:该方案能有效实现地下水位的预测，为地震前兆工作提供可靠数据。 相似文献
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