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701.
基于网格搜索法优化支持向量机的围岩稳定性分类模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为科学评价围岩稳定性,本次研究借助支持向量机(SVM)处理小样本、非线性问题能力强的特性,对围岩的稳定性进行了分类。选取16组围岩数据作为学习样本,以岩石质量指标、岩石单轴饱和抗压强度、完整性系数、结构面强度系数和地下水渗水量5个指标作为模型输入,围岩稳定程度为模型输出,建立了基于支持向量机的围岩稳定性分类模型。为增强模型的推广性能,提高其预测准确率,运用改进的网格搜索方法(GSM)寻找最优的支持向量机参数,并对8组围岩数据进行预测,并同BP神经网络模型的预测结果进行对比。结果表明,建立的GSM-SVM模型对预测样本的评判结果与实际结果一致,其预测精度较BP神经网络有很大的提升。 相似文献
702.
703.
当前地震勘探仪器的应用技术分析 总被引:10,自引:5,他引:5
本文对当前地震数据采集记录系统(地震仪器)的结构与使用状况进行了分类和分析.介绍了408UL、IMAGE、ARIES、BOX、IT等目前最常用的几种大型有线或无线地震仪器;介绍了目前地震仪器采用的∑-△型的ADC技术、网络遥测技术、多进制数字调制技术、蜂窝技术以及GPS时钟同步技术等多种新技术.从目前地震勘探所面临的环境及保护、勘探成本、勘探效益、勘探精度等问题出发,阐述了仪器所面,临的道数和传感器等问题,认为地震仪器应该向传感、定位、采集、传输一体化的高度智能自由组合系统发展。 相似文献
704.
Deconvolution with wavelets and vaguelettes 总被引:2,自引:0,他引:2
The use of wavelets for the solution of convolution equations is studied as a possible alternative to the well-established
Fast Fourier Transform (FFT) technique. Two possible solution strategies are investigated: (1) The use of wavelets for the
representation of both the given data and the unknown solution. This leads to an algorithm with good de-noising and data-compression
properties. In terms of computational efficiency this algorithm is inferior to FFT. (2) The use of wavelets for the representation
of the unknown solution and of so-called vaguelettes for the representations of the given data. This leads to an algorithm
which is even faster than FFT.
Received: 14 October 1998 / Accepted: 30 November 1999 相似文献
705.
根据河南省及其邻省地震前兆专业台站的分布情况,利用数模型F=exp[-b(b-k)/n],以0.5°×0.5°作为单位区域,对河南省16万km^2区域内,分别计算出对5.0-6.5级地震及6.5级以上地震的监测能力图,并提出改进提高地震监测能力的具体措施。 相似文献
706.
707.
708.
709.
基于Abaqus软件的并行计算集群平台构建与优化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据有限元显式算法和隐式算法的特点,研究了岩土工程动力分析并行计算集群系统的硬件要求、集群系统的构建方法,构建了基于EM64T硬件构架、双路Intel Xeon处理器、Linux操作系统和64位Abaqus软件的32CPU并行计算集群平台,测试了存储子系统对集群性能的影响,比较了两种千兆以太网络作为、集群子网络的性能优化方法。以地下结构的地震反应分析为例,测试了优化前后该集群系统的计算速度,发现两种以太网络性能优化方法都可以有效提高集群计算速度。列举了该集群系统在深水桥梁基础流固耦合动力分析、地下结构地震反应分析和快速轨道交通环境振动分析中的应用,显示了该集群在显式算法、隐式算法及小规模、大规模数值计算问题中的并行计算效率,证明所构建的Abaqus数值模拟并行计算集群平台能够满足计算规模、计算精度和时效性的要求。 相似文献
710.
Evaluation of total load sediment transport formulas using ANN 总被引:2,自引:0,他引:2
The calculated results from various sediment transport formulas often differ from each other and from measured data. Some parameters in the sediment transport formulas are more effective than others to estimate total sediment load. In this study, an Artificial Neural Network (ANN) model is trained using four dominant parameters of sediment transport formulas. ANN models are able to reveal hidden laws of natural phenomena such as sediment transport process. The results of ANN and some total bed material load sediment transport formulas have been compared to indicate the importance of variables which can be used in developing sediment transport formulas. To train ANN, average flow velocity, water surface slopes, average flow depth, and median particle diameter are used as dominant parameters to estimate total bed material load. Two hundreds and fifty samples are used to train the ANN model. Twenty-four sets of field data not used in the training nor calibration of ANN are used to compare or verify the accuracy of ANN and some well-known total bed material load formulas. The test results show that the ANN model developed in this study using minimum number of dominant factors is a reliable and uncomplicated method to predict total sediment transport rate or total bed material load transport rate. Results show that the accuracy of formulas in descending order are those by Yang (1973), Laursen (1958), Engelund and Hansen (1972), Ackers and White (1973), and Toffaleti (1969). These results are similar to those made by ASCE (1982) based on laboratory and field data not used in this paper. Study results also show that the formulas based on physical laws of sediment transport, like those formulas that were developed based on power concept, are more accurate than other formulas for estimating total bed material sediment load in rivers. 相似文献