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41.
岩质边坡的稳定性评价与参数确定是岩土工程领域的经典难题。基于大数据智能计算的优点,提出了一种结合变量遗忘因子的正则化在线序列极限学习机模型(FOS-ELM)的岩质边坡稳定性评价和参数确定方法。根据收集的1 235例岩质边坡的几何力学与Hoek-Brown模型参数,应用贝叶斯信息准则(BIC)优选基于岩体强度指标(GSI)、扰动因子(D)、岩石材料常数(m_i)、单轴抗压强度(σ_(ci))、岩体重度(γ)、坡高(H)、坡角(β)的最优输入组合预测边坡稳定安全系数(F),并建立7个模型对最优输入组合进行评价,论证模型的预测精度,结果表明全参数输入组合精度最高,但输入参数并不是越多越好。同经典的极限学习机模型(ELM)相比,该模型具有预测精度高、预测速度快、后期增加边坡数据无须重新训练等优点。并采用不同赋值的全参数输入模型(FOS-ELM-M_7)建立边坡参数反演模型,结果表明该模型对边坡单参数和双参数的反演计算速度快、精度高,为获取岩体边坡参数提供了一种快捷的新方法。 相似文献
42.
从PEER强震数据库中选取4类场地的320条地震动记录作为输入,采用BISPEC程序对非线性单自由度(SDOF)体系(周期T=0.05—5s)进行非线性时程分析,得到相应的残余位移反应谱(Dres),进而研究地震动特性和恢复力模型动力参数对Dres的影响,得到如下结论:①Dres谱值随震级和PGA的增加而增大;其他设防烈度的Dres可由PGA其他与PGA基准之比调整基准烈度的Dres得到。②场地土较硬时,场地类型对Dres的影响较小;场地土较软时,Dres谱值随土质的变软而增大。③当位移延性比μ较小时,屈服后刚度比η对Dres的影响可忽略;但当μ较大时,Dres谱值随η的增加而减小。另外,Dres谱值还随阻尼比ξ的增加而减小。④随着T或μ的增大,Dres谱值均呈递增趋势;但当μ>3后,μ对Dres谱值的影响有所下降。 相似文献
43.
非线性方程参数估计存在的弊端在于非线性观测方程存在不适定问题时,以线性化平差估计和高斯牛顿为代表的经典数值算法会产生较强的不稳定特征。因此,针对传统非线性最小二乘求解不稳定且可靠性低的特点,基于稳定泛函极小准则最优化思想,提出了一种自适应松弛正则化数值算法。该算法采用正则化参数几何递增计算方法和残差最小步长准则,实现了正则参数和迭代步长计算的完全自适应,提高了非线性迭代收敛效率。以病态仿真数据和水下实测数据为例,验证了该方法的数值收敛解优于线性平差估计解,收敛效率优于迭代Tikhonov正则化方法。 相似文献
44.
45.
通过对城市老区和城市新区采集点云数据和纠正点数据,进行精度统计,获得纠正点数量、纠正点布设间距的经验数据,为车载激光建模测量的广泛应用提供参考。 相似文献
46.
模型更新混合试验在传统混合试验方法的基础上更新与试验构件具有相同恢复力特性的构件,扩展了混合试验方法的应用范围。本文旨在提高模型更新混合试验的精度,降低试验的成本并简化模型更新混合试验方法的流程。自适应UKF(AUKF)算法在传统UKF的基础上加入方差自适应模块,能够减轻初始参数设定对参数识别结果的影响,本文基于AUKF提出一种模型更新混合试验方法。对以Bouc-Wen为恢复力模型的防屈曲约束支撑(BRB)进行低周反复加载虚拟试验,通过Matlab编制AUKF算法程序进行参数识别,验证了AUKF算法的高效准确性。对一榀8层4跨带BRB的钢框架进行混合试验数值仿真,结果表明离线模型更新试验结果较在线模型更新更接近真实结果,且简化了试验流程。 相似文献
47.
随着三维激光扫描技术的发展,利用三维激光扫描仪采集信息,构建三维模型成为了热门的课题。由于受到观测环境、观测方向等影响,无法一次性地获得物体的所有的点云数据。因此,不同视角下点云数据的配准成为了三维建模中的关键技术,直接影响了最终的重合结果以及模型精度。本文着重研究主方向贴合法和最近点迭代算法(ICP算法),基于matlab平台编写算法,并对算法进行研究,得出配准结果以及配准精度。 相似文献
48.
基于森林模型参数先验知识估算高分辨率叶面积指数 总被引:1,自引:0,他引:1
目前,估算高分辨率叶面积指数LAI(Leaf Area Index)的常用方法是采用大量地面测量数据和遥感数据建立统计模型,再用统计模型估算LAI。然而,与农田地面测量实验相比,森林地面测量实验获取的观测数据更加有限,这使得基于统计模型的森林高分辨率LAI的估算精度低,难以满足应用需求。为此,本文提出一种基于森林模型参数先验知识、使用森林研究区少量的LAI地面测量数据和归一化植被指数NDVI数据估算森林高分辨率LAI的方法。首先,获取全球20个森林实验区的LAI地面测量数据和NDVI数据,建立LAI-NDVI统计模型并提取森林模型参数的先验知识。然后,以一个新的森林站点Concepción作为研究区,将该研究区的数据分为建模数据和验证数据两个部分。使用研究区有限的建模数据对森林模型参数先验知识进行本地化校正得到优化模型,优化模型用于估算森林高分辨率LAI,使用验证数据评价LAI的估算精度。同时,选取了Camerons站点、Gnangara站点、Hirsikangas站点评价本文方法的LAI估算精度。使用地面测量LAI验证基于森林模型参数先验知识估算高分辨率LAI的结果精度,经验证4个森林站点的均方根误差分别为0.6680,0.4449,0.2863,0.5755。研究结果表明:在仅有少量观测数据时,采用本方法能有效地提高森林高分辨率LAI的估算精度。因此,本方法可为森林高分辨率LAI的遥感估算提供参考。 相似文献
49.
车载移动测量系统可以快速、高精度地对测区进行三维激光扫描,但是因地物遮挡、视角限制,使得点云数据存在缺失;无人机航测具有高效率、高灵活性和低成本等优势,但是稳定性差,受天气影像严重,易导致影像不清晰或精度低。无人机航测技术可以弥补车载移动测量技术的采集盲区,后者可以发挥高精度的优点,二者技术联合应用,将极大提高测绘精度及生产效率。本文以某小区为例,进行了相关方法实验,对建筑物顶部或植被茂密处等扫描盲区,采用无人机航测补测,通过高精度激光点云对航摄影像进行纠正匹配,综合利用激光点云与航摄影像进行大比例尺测图。 相似文献
50.
为准确描述地表沉陷盆地分布形态,基于幂指数函数模型,结合缓倾斜煤层走向长壁式工作面地表沉陷盆地的特征,采用理论分析与数值模拟相结合的方法,建立适用于缓倾斜煤层走向长壁式工作面的沉陷盆地模型,分析模型参数的影响因素及参数的变化规律,并验证模型的适用性和预计精度。研究表明:模型参数n反映下沉盆地底部范围大小,主要与采动程度有关,取值范围为1~3,其取值精度取决于观测点个数;参数k反映下沉盆地边缘的收敛速度和下沉影响范围,主要与采煤方法、顶板管理方法及松散层厚度有关,其值可通过地表最大下沉值或煤厚进行确定;在对常村煤矿地表沉陷进行预计时,预计值与实测值的差值平方和为3.08×106,中误差为267.59 mm,为最大下沉值的6.47%。研究缓倾斜煤层走向长壁式工作面地表沉陷盆地模型旨在对常村煤矿地表沉陷的预测和预防工作提供理论基础。 相似文献