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61.
血流是人体的一个重要生理参数,实时测量脑部、骨骼肌及乳腺等组织的血流对疾病诊断治疗及手术、重症监护有重要意义。近红外漫射光相关谱(DCS)是新兴的组织血流测量技术,利用DCS技术进行血流测量时,每个距离的光源-探测器(S-D)均含有不同程度的表层组织和深层组织的混合信号,其中表层信号对提取深层组织的血流有较大影响。本文结合N阶线性算法(NL算法)和独立成分分析算法(ICA)对DCS技术获取的近距离和远距离光学信号进行分离处理。计算机仿真表明,本文提出的算法可以较好地分离出表层和深层组织的血流信号,对今后DCS技术在临床的血流测量应用有重要潜力。 相似文献
62.
沉积盆地与近断层地震共同作用会增加地震破坏的风险水平,尤其是盆地下方直下型断层发震情况。采用动力学震源模型刻画断层破裂发震过程,开展沉积盆地直下型断层谱元法地震动模拟研究,探讨不同断层面初始剪应力和成核区位置下三维沉积盆地地表响应规律。研究结果表明,断层面应力降对盆地地表地震动的影响显著,在断层面强度一定的情况下,随着初始剪应力的增大,即应力降增大,盆地地表峰值响应增大,原因在于应力降的改变影响了断层破裂释放能量,进而引起断层破裂速度改变,最终导致盆地地表响应发生变化;改变断层面成核区位置会对盆地内部地震动分布规律产生影响,当成核区位置从断层中间向断层左侧移动时,盆地左侧地震动逐渐减小,而右侧地震动逐渐增大,最终表现为盆地右侧地震动显著高于盆地左侧,原因在于改变成核区位置后,导致近断层地震动的方向性效应发生变化。 相似文献
63.
2021年9月16日4时33分在四川省泸州市泸县发生MS6.0地震,震中附近的强震动观测台网获取了1 320组三分向加速度记录,对有效记录进行常规处理后计算出地震动相关参数,并利用克里金插值方法得到峰值加速度PGA、峰值速度PGV和拟加速度反应谱的空间分布图。结果显示,极震区与中远场的长轴方向有较大差异,地震动表现出沿断裂走向衰减较慢的特性。通过与常用衰减关系预测值进行对比,分析了PGA和多个周期的拟加速度反应谱随距离的衰减特性,结果显示此次地震的PGA相比衰减关系预测值偏小,拟加速度反应谱相比各经验预测值呈现周期越大衰减变慢的特点,体现出川东南地区特有的衰减规律。最后分析了本次地震获得的最大加速度记录,进一步验证了局部地形和场地对地震动有显著影响。 相似文献
64.
65.
地震动记录的合理选取对预测结构响应有着重要的作用。本文通过对风雨操场建筑混合结构的抗震性能分析,提出了一种对水平及竖向地震动频谱特性均进行控制的改进选波方法。为了评价不同选波方法的可靠性和有效性,根据初选条件选取55组三向地震动记录,并以55组地震动的统计反应谱作为目标反应谱,以55组记录计算的结构响应均值作为"预测值",通过与单周期点和双频段选波方法的计算结果对比,分析表明:改进选波方法计算的结构基底剪力、柱顶位移、支座位移和网架竖向位移的相对误差和变异系数均小于前两种选波方法,其计算结果更加可靠有效。 相似文献
66.
均匀半无限体中表面源激发近表面波场由瑞利波主导,当浅部存在异质体,前行瑞利波发生散射,异质体周围表面波场响应谱发生变化。当异质体长度相对波长较大时,由异质体上方表面质点响应谱提取绕射波频散曲线可分析异质体与周围介质刚度差异对绕射波传播特性的影响。与含软层或硬层半无限体中瑞利波特性比较,可以发现绕射波具有与瑞利波类似的传播特性。异质体上方谱变化特征与异质体和周围介质间刚度差异有关,本研究基于异质体绕射波与入射瑞利波位移结构差异解释谱变化现象。结果表明:异质体上方谱与周围谱明显不同,在偏移距−波长域,相对于前方波场,软质体上方谱密度整体呈减弱趋势,硬质体上方谱密度整体呈增强趋势。根据谱密度变化对应偏移距、波长及谱密度强弱,可以预估异质体在传播方向的位置、埋深,并识别异质体类型。 相似文献
67.
以三峡库区八字门阶跃型滑坡为例,针对静态机器学习模型在周期项位移预测中的不足以及高频随机项位移预测困难等问题,提出了一种新的滑坡位移预测方法。基于时间序列分解思想,采用粒子群算法(PSO)对变分模态分解(VMD)进行参数寻优,并将位移时间序列分解为趋势项、周期项和随机项。趋势项主要受滑坡内部因素影响,采用傅里叶曲线进行拟合预测;周期项由外部因素导致,基于格兰杰因果检验进行成因分析,并引入一种对时间序列历史状态具有较高敏感性的非线性自回归神经网络(NARX)进行预测;随机项频率较高且影响因素无法判定,采用一维门控循环单元(GRU)进行预测。最后将各分量预测位移进行叠加重构,实现滑坡累计位移的预测。结果表明,提出的(PSO-VMD)-NARX-GRU滑坡位移动态预测模型精度较高,且各位移分量预测精度明显高于静态模型中BP神经网络、支持向量机(SVM)和传统自回归模型ARIMA,可为阶跃型滑坡位移预测提供参考。 相似文献
68.
滑坡周期项位移的预测,是研究地质灾害中滑坡变形至关重要的一步。由于单一模型易受偶然因素影响,且无法充分利用有效信息,导致其预测精度不高,适用性不强。基于此,文中提出了一种结合自适应粒子群算法(APSO)、支持向量机回归算法(SVR)、门控神经网络算法(GRU)的组合模型。该模型通过自适应粒子群优化算法对支持向量机回归算法进行参数寻优,确定最优参数组合,然后利用最小二乘法对APSO-SVR模型与GRU模型赋权建立最优权重比组合模型。以三峡白水河滑坡作为研究对象,选取降雨量、库水位及位移量作为周期项位移的影响因子,对模型进行训练验证,结果表明:在白水河滑坡周期项位移预测中,文中所提出的APSO-SVR-GRU组合模型与单一模型相比,具有更高的预测精度和稳定性。 相似文献
69.
为研究薄互层条件下围岩变化对煤层反射波的影响,以地震勘探中λ/4薄层范围内含煤地层为研究对象,建立围岩岩性、厚度与结构变化三类模型,基于薄层反射系数谱理论中Brekhovskikh方程,计算并总结围岩变化对煤层AVO曲线、属性及道集的影响。研究结果表明:λ/4范围内围岩岩性变化会对煤层AVO响应产生显著影响,其中顶板为砂岩会使得煤层AVO截距和梯度属性明显增大,顶板为泥岩会使得煤层AVO截距和梯度属性增大,且顶板岩性不同,对应的煤层AVO道集特征也会发生变化;λ/4范围内围岩互层结构和厚度变化会对煤层AVO响应产生一定影响,但是影响较小,其中围岩互层结构的变化会使得煤层AVO道集特征产生变化,围岩厚度的变化会使得煤层AVO截距属性产生变化;基于界面型的Zoeppritz方程不适用于薄互层含煤地层的正演模拟,应选取更适用于薄互层的Brekhovskikh正演方程或者其他模拟方法。 相似文献
70.
随着煤层气勘探的不断深入,对煤层含气量预测精度提出了更高的要求。基于煤层含气量测井响应特征,分析测井参数与含气量的相关性,提出MIV(Mean Impact Value)技术与LSSVM(Least Squares Support Vector Machine)结合的测井参数优选策略,优选最优测井参数作为网络建模的输入自变量组合,通过粒子群算法优化LSSVM网络核心参数,最后构建一套适用于煤层含气量预测的MIV-PSO-LSSVM模型。在此基础上,分别对比分析LSSVM、PSO-LSSVM、MIV-LSSVM和MIV-PSO-LSSVM模型对煤层含气量的预测性能,并与传统多元回归方法进行了对比,利用拟合优度和均方根误差对此5类模型进行评价。结果表明:PSO优化下的LSSVM模型预测精度得到有效提升,结合MIV方法优选测井参数可大幅度改善神经网络建模性能,MIV-PSO-LSSVM模型可实现煤层含气量高精度预测,为煤层气勘探及其储层评价提供新的技术支撑,且本研究的建模策略及思想可广泛应用于其他机器学习建模研究领域。 相似文献