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991.
为解决人造地震动拟合时出现的经幅值调整仍未收敛的问题,分析了造成相位调整效果不稳定的原因并给出有关参数的补充公式,提出由地震动各分量反应对应的相位余弦符号来实现相位分区并给出各分区的相位调整方法.针对经相位调整仍无法收敛情况,在相位调整完成后继续使用幅值调整来改善拟合效果.算例表明本方法可有效实现迭代收敛并生成较好拟合... 相似文献
992.
基于非线性有限元理论,以某独塔双索面刚构体系斜拉桥为例建立了动力空间有限元模型,对该桥的动力特性进行了研究。在此基础上通过三角级数拟合规范反应谱的方法,合成了适用于结构分析的人造地震波,并以此和两条实际地震记录作为输入地震动,应用时程分析法对比分析了一致激励和行波激励下的结构地震反应。研究结果表明,在考虑纵向+竖向组合作用时,独塔双索面斜拉桥的内力和位移反应比纵向分量单独作用时更为显著;行波效应可以明显减小结构的位移反应,对结构抗震来讲是有利的。以上结论将为此类桥梁的设计和发展提供一定的理论依据。 相似文献
993.
泛化能力是人工神经网络的重要特性.总结了增强神经网络泛化能力的几种方法,分析了各自的优缺点,并使用Matlab中提供的函数进行非线性函数的逼近,通过仿真与原函数拟合验证了泛化能力的提高. 相似文献
994.
995.
���μ�����ݵ�С��������Ԥ�ⷽ�� 总被引:3,自引:7,他引:3
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996.
丽江市黑龙潭泉群断流的人工神经网络模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来,云南省丽江市著名景点黑龙潭泉群断流频发,这将严重威胁丽江市旅游业的可持续发展。为了正确认识黑龙潭泉群断流的原因,并掌握其发生的规律,本文在对该泉群的水文地质条件、降水量和断流的关系进行分析的基础上,对该泉群的断流情况开展了人工神经网络模拟研究。本文发现黑龙潭泉群属于非全排型山前断裂溢流岩溶泉;年降水量不足与该泉群的断流具有一定的因果关系;构建了网络拓扑结构为6-13-3的 BP 人工神经网络模型对黑龙潭泉群的不同断流情况进行了模拟,该模型以前期降水量、温度与湿度作为输入向量参数,以1953-2002年的数据作为训练样本,以2003-2012年的数据作为模型检验样本,检验结果与实际情况吻合度约为90%,表明该模型可以较好地模拟黑龙潭泉群的断流情况。 相似文献
997.
以CFD(计算流体动力学)技术为手段,研究了不同配置组合人工鱼礁区周围的流场效应。研究中采用了四种配置组合,分别为"444"三列,"464"三列,"12345"五列三角形,"34543"五列正六边形进行数值模拟,结果说明大神堂人工鱼礁礁区的礁群配置组合能够较好地发挥礁区的调控作用。 相似文献
998.
荣成俚岛人工鱼礁区生态系统健康的评价 总被引:1,自引:0,他引:1
根据人工鱼礁区生态环境效应、生物群落效应和生态系统功能效应特征,构建北方资源增殖型人工鱼礁区生态系统评价指标体系。采用层次分析法确定各指标的权重,通过综合指数法构建生态系统健康评价模型,分析人工鱼礁区生态系统的健康状况。基于2010—2011年荣成俚岛人工鱼礁区和对照区每月生态环境的调查数据,运用构建的生态系统健康评价模型对荣成俚岛人工鱼礁区生态系统的健康状况进行评价。结果显示:人工鱼礁区与对照区的年平均生态系统的健康综合指数分别为0.647和0.614,二者不存在明显差异,均为健康状况良好的生态系统。综合分析认为,荣成俚岛人工鱼礁区生物群落仍处于发展阶段,需对该礁区进行长期连续的调查监测,以进一步了解人工鱼礁的投放对海洋生态系统和渔业资源增殖的影响。 相似文献
999.
开展了牙鲆(Paralichthys olivaceus)(♀)和圆斑星鲽(Verasper variegatus)(♂)杂交,通过静水压抑制受精卵第二极体的释放来诱导杂交三倍体,设计单因素分析实验,筛选出当前试验条件下的最佳诱导条件。结果表明:静水压法可成功诱导出杂交三倍体,诱导率主要受到受精后处理起始时刻、处理压强和压强处理时间3个因素的影响。静水压法的最佳诱导条件为:海水温度(15.0±0.2)℃,受精后3 min起,以70 MPa压力处理6 min。此时相对孵化率为(24.06±1.10)%,利用倍性分析仪对其进行倍性鉴定,三倍体率为(26.67±6.67)%。染色体分析表明,三倍体胚胎的染色体数目为71条,对照组二倍体胚胎的染色体数目为47条。还发现有少量染色体数目为24条的单倍体胚胎。研究结果为鲆鲽鱼类异源多倍体的培育提供了参考。 相似文献
1000.
北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测 总被引:1,自引:1,他引:0
基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(artificial neural network,ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏、秋季,发病主要集中在早晨到中午的09—14时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30%,预报误差≤±1级的准确率高于60%,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。 相似文献