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1.
为了研究盆地基岩倾角对盆地地表动力反应的影响,选取了一个跨度2 km,深度500 m的二维成层盆地为研究对象进行有限元动力反应分析。以持时0.25 s的狄拉克脉冲作为输入地震动,探讨了P波和SV波垂直入射时,盆地基岩倾角从10°\,20°\,30°\,40°依次增加的情况下盆地地震反应。结果表明:入射波在倾斜基岩处发生波型转化,同时产生面波,在盆地中心区域发生汇聚;随着基岩倾角的增加地表中心处的卓越频率有减小的趋势。 相似文献
2.
雷电灾害风险评估中,雷击风险的计算方法有人工计算、Excel表格计算和软件计算3种。选取石嘴山一油库为案例,依据风险管理标准(GB/T 21714.2 -2015),分别采用人工、Excel和软件方法,计算该油库雷电风险总量和风险分量。计算结果显示,软件计算风险总值相对人工计算值总是偏高,特别是对于易燃易爆场所,比人工计算、Excel计算值高20~30倍;人工方法、Excel方法风险总值计算结果较为一致。造成差别的原因是,人工计算主观性大,不同的评估人员在风险分量的选取及计算过程中会出现较大的差别,容易忽略部分风险分量,从而造成风险总量的减少。在风险分量的组成上,对第三类防雷建筑物,人工计算结果更符合实际;对第一、二类防雷建筑物,软件计算结果更符合实际。 相似文献
3.
Tingting Xu Jay Gao Giovanni Coco 《International journal of geographical information science》2019,33(10):1960-1983
Accurate simulations and predictions of urban expansion are critical to manage urbanization and explicitly address the spatiotemporal trends and distributions of urban expansion. Cellular Automata integrated Markov Chain (CA-MC) is one of the most frequently used models for this purpose. However, the urban suitability index (USI) map produced from the conventional CA-MC is either affected by human bias or cannot accurately reflect the possible nonlinear relations between driving factors and urban expansion. To overcome these limitations, a machine learning model (Artificial Neural Network, ANN) was integrated with CA-MC instead of the commonly used Analytical Hierarchy Process (AHP) and Logistic Regression (LR) CA-MC models. The ANN was optimized to create the USI map and then integrated with CA-MC to spatially allocate urban expansion cells. The validated results of kappa and fuzzy kappa simulation indicate that ANN-CA-MC outperformed other variously coupled CA-MC modelling approaches. Based on the ANN-CA-MC model, the urban area in South Auckland is predicted to expand to 1340.55 ha in 2026 at the expense of non-urban areas, mostly grassland and open-bare land. Most of the future expansion will take place within the planned new urban growth zone. 相似文献
4.
利用2019年5月WZ02生态浮标监测数据,建立了两种不同隐层人工神经网络(ANN)模型的叶绿素a(Chl-a)智能预报方法,并对单隐层和双隐层模型的预测结果做了对比。结果表明:双隐层结构预测结果精度更高,泛化能力更强,一定程度上说明了深层学习比浅层学习对信息的主要特征提取能力更有优势。同时,对数据样本集合进行了系统预处理。结果显示:Chl-a浓度与溶解氧、pH、浊度和氨氮都有显著的相关性,与表层温度、盐度、亚硝氮和磷酸盐在限定时间段内的相关性不大。通过对模型预测结果的对比验证,发现数据预处理对数据质量的改进、数据挖掘执行效率和执行效果(预测结果)都起到明显的正向作用。 相似文献
5.
Hui Hu 《Marine Georesources & Geotechnology》2020,38(3):332-348
AbstractResistance factors for load and resistance factor design (LRFD) of pullout limit state of both permanent and temporary soil nails are calibrated against a wide design space using the current Federal Highway Administration (FHWA) nail load and resistance models. The calculated resistance factors were shown to scatter broadly among design scenarios that differ in wall face batter, soil friction angle, nail ultimate bond strength, and surcharge live load. An important lesson learned from the analysis results is that the current practice of using a single resistance factor for LRFD of nail pullout limit state could not result in uniform reliabilities across different design scenarios. Simple artificial neural network (ANN) models were developed for computation of resistance factors. Design examples demonstrated the ability of the ANN models in providing resistance factors that yield satisfactory and consistent reliabilities in different nail pullout designs. 相似文献
6.
拟在茅山断裂带沿线布设若干个断层气连续观测点,建组断层气观测网。以茅山竹矿地区为例,通过断层气测量的初步结果,结合地质、人工地震、跨断层短水准等多种手段联合分析研究区断层的活动性,从而确定断层气定点观测的点位,为组建断层气观测网的选点提供借鉴和参考。 相似文献
7.
针对淮北地区水土流失问题,利用野外人工模拟降雨试验,分析了不同雨强(40 mm/h、60 mm/h和80 mm/h)和坡度(5°、10°和15°)条件下砂姜黑土和黄潮土产流产沙差异。结果表明:砂姜黑土初始产流时间长,产流总量小。坡面出现细沟时,砂姜黑土初始含沙量随时间变化有减小趋势,最终趋于稳定,而黄潮土含沙量呈波动变化;60 mm/h、80 mm/h雨强10°坡砂姜黑土产沙总量大于黄潮土,其他情况黄潮土产沙总量大于砂姜黑土,黄潮土土壤侵蚀严重。砂姜黑土表面细沟发育密度大,主要在坡面中下部,为相互连通的树枝状结构,而黄潮土表面细沟发育密度小,形成沟壑。两种土壤产流总量、产沙总量与坡度、雨强分别呈多元线性函数、多元幂函数关系,雨强对坡面产流产沙总量的影响大于坡度。 相似文献
8.
9.
人工神经网络和决策树模型在滑坡易发性分析中的性能对比 总被引:1,自引:0,他引:1
机器学习模型广泛应用于区域性滑坡易发性分析。模型的选择关系到评价结果的可信度、准确率和稳定性。现有滑坡易发性分析模型对比研究侧重模型的预测精度。模型的稳定性和数据量敏感性对机器学习模型的性能评估同样非常重要。本文以福建省南平市蔡源流域为研究区,以四川省绵阳市北川县为验证区,从预测精度、稳定性和数据量敏感性3个方面深入对比BP(Back Propagation)人工神经网络模型和CART(Classification and Regression Tree)决策树模型在滑坡易发性分析中的效果,主要结论如下:① 在逐渐增加一定数量训练样本的过程中,BP人工神经网络模型预测精度的增长率更高。在蔡源流域内,当训练样本数量增加10 000时,BP人工神经网络模型的预测精度上升5.22%,CART决策树模型的预测精度上升2.11%。② BP人工神经网络的预测精度高于CART决策树模型,且较为稳定。在100组数据集上,BP人工神经网络模型验证集预测精度的均值和验证集滑坡样本预测精度的均值分别为81.60%和84.86%,高于CART决策树模型的72.97%和76.59%。与此同时,BP人工神经网络模型对应预测精度的标准差分别是0.32%和0.37%,小于CART决策树模型的0.35%和0.67%。③ BP人工神经网络模型分析的滑坡易发区相比CART决策树模型,更接近实际滑坡的空间分布。最后,北川县的验证实验也出现了相同的现象。 相似文献
10.
结合黏弹性人工边界的时域波动输入方法和显式有限元法,设计了含垂直断层三维场地的SH波输入方法。基于建立的输入方法,研究了垂直断层对隧道地震响应的影响,并通过自由场算例验证了该方法具有较好精度。数值模拟结果表明:对于断层迎波侧的隧道结构,断层会对其地震动响应产生显著的放大作用,对于断层逆波侧的隧道结构,断层会对其产生隔离地震动的作用;相对周围围岩,断层介质的剪切波速越小,其产生的放大效应和隔震效果也会越显著;断层宽度越小,其对隧道地震动响应的影响范围也就越小,但是断层宽度的变化对于断层两侧隧道的地震动响应的影响并不明显。 相似文献