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针对如何选取合适的影响因素进行砖木结构房屋地震破坏合理评估的问题,提出了一种基于主成分分析与BP神经网络相融合的云南砖木结构房屋地震破坏评估方法,通过灰色关联度模型剔除对砖木结构房屋发生地震破坏影响较小的因素得到关键因子,采用主成分分析法从关键因子中提取主要成分,最后利用BP神经网络模型对处理后的主要成分进行训练,建立砖木结构房屋地震破坏比例预测模型,并利用实际震例进行验证。结果表明：本文方法相较于传统脆弱性曲线拟合方法和BP神经网络模型,其预测的砖木结构房屋地震破坏比例的预测精度更高、普适性更好。 相似文献
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使用IBIS-L系统对大型水电站边坡长时间的监测数据进行分析和处理,并与TM30全站仪进行变形监测精度对比。试验表明,IBIS系统可得到在雷达视线方向优于mm级精度的形变结果,优于TM30全站仪,可以实现高分辨率、高精度、实时的大型水电站边坡长时间变形监测。 相似文献
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