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61.
浅埋软弱地层隧道旋喷预衬砌支护技术的研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
论述了浅埋软弱地层隧道旋喷预衬砌支护的研究背景及国内外研究现状、室内试验、旋喷器具、施工工艺及应用情况,并与其它施工方法进行了对比,效益显著。  相似文献   
62.
Non‐linear structural identification problems have raised considerable research efforts since decades, in which the Bouc–Wen model is generally utilized to simulate non‐linear structural constitutive characteristic. Support vector regression (SVR), a promising data processing method, is studied for versatile‐typed structural identification. First, a model selection strategy is utilized to determine the unknown power parameter of the Bouc–Wen model. Meanwhile, optimum SVR parameters are selected automatically, instead of tuning manually. Consequently, the non‐linear structural equation is rewritten in linear form, and is solved by the SVR technique. A five‐floor versatile‐type structure is studied to show the effectiveness of the proposed method, in which both power parameter known and unknown cases are investigated. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.  相似文献   
63.
文章简要介绍了黑龙江省防汛指挥系统建设的目标 ,论述了 3S技术是该系统应用的关键技术 ,以及展现了 3S技术在该系统应用的发展趋势。  相似文献   
64.
土钉与护坡桩综合结构在软土基坑支护中的应用   总被引:9,自引:0,他引:9  
本文介绍了在软土地层中土钉护坡桩综合支护体系的设计与施工,实践证明,在软土深基坑支护设计中,应用综合支护体系,可以发挥各种支护体系的优点,弥补各种支护体系的不足,从而节省工程造价,缩短工期。  相似文献   
65.
介绍了水平旋喷成拱工艺,分析了工艺参数对旋喷的影响,并采用该方法在鞍子河电站成功地进行了工程施工,为软弱地层隧道预衬砌提供了一个新途径。  相似文献   
66.
长江防洪决策支持系统——防洪知识库系统   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
邹鹰  金管生 《水科学进展》1996,7(4):326-330
防洪决策是一项十分复杂的决策性思维活动,它不仅需要大量数据型信息的支持,而且还需要大量文档型信息的支持.在分析防洪决策全过程对各种文档信息需求的基础上,广泛收集各种有关文档资料,经过整理分类,确立了防洪知识库的信息组织体系,然后在Windows系统下,利用它的联机帮助系统,通过创建帮助文件的方式建立了长江防洪知识库系统.该系统具有用户界面友好直观,操作简便,可为防洪决策者提供方便快捷的文档信息支持.  相似文献   
67.
本文剖析了美军数字化部队和数字化战场的内涵,阐述了对发展我军测绘保障的一些认识。  相似文献   
68.
典型类比分析法的原理与实践   总被引:2,自引:2,他引:2  
本文以我国隧道工程应用新奥法的典型工程经验和原位测试资料为基础,综合应用系统科学、工程地质力学和岩石力学方法,阐述在隧道工程锚喷支护设计与施工中,普及应用围岩稳定分析预测技术的原理和方法典型类比分析法的提出、原理框架与工程验证。  相似文献   
69.
ABSTRACT

The predictive capability of a new artificial intelligence method, random subspace (RS), for the prediction of suspended sediment load in rivers was compared with commonly used methods: random forest (RF) and two support vector machine (SVM) models using a radial basis function kernel (SVM-RBF) and a normalized polynomial kernel (SVM-NPK). Using river discharge, rainfall and river stage data from the Haraz River, Iran, the results revealed: (a) the RS model provided a superior predictive accuracy (NSE = 0.83) to SVM-RBF (NSE = 0.80), SVM-NPK (NSE = 0.78) and RF (NSE = 0.68), corresponding to very good, good, satisfactory and unsatisfactory accuracies in load prediction; (b) the RBF kernel outperformed the NPK kernel; (c) the predictive capability was most sensitive to gamma and epsilon in SVM models, maximum depth of a tree and the number of features in RF models, classifier type, number of trees and subspace size in RS models; and (d) suspended sediment loads were most closely correlated with river discharge (PCC = 0.76). Overall, the results show that RS models have great potential in data poor watersheds, such as that studied here, to produce strong predictions of suspended load based on monthly records of river discharge, rainfall depth and river stage alone.  相似文献   
70.
ABSTRACT

This study aimed to evaluate the potential of the recently introduced Prophet model for estimating reference evapotranspiration (ETo). A comparative study was conducted for benchmarking the model results with support vector regression (SVR) and temperature-based empirical models (Thornthwaite and Hargreaves) in southern Japan. The performance of the Prophet, SVR and temperature-based empirical models was evaluated by Nash–Sutcliffe efficiency (NSE) and coefficient of determination (R2). The results indicate that temperature-based Prophet and SVR models have greater accuracy than the empirical models. The Prophet model with sole input of relative humidity, sunshine hours or windspeed showed acceptable accuracy (NSE > 0.80; R2 > 0.80), while SVR models with similar inputs showed greater errors. Accuracy improved with increasing number of input parameters, giving excellent performance (NSE > 0.95; R2 > 0.95) with all input parameters. Hence, the Prophet model is a new promising approach for modelling ETo with limited input variables.  相似文献   
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