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钢筋混凝土框架柱侧向变形能力的研究 总被引：1，自引：3，他引：1
本文介绍了8根钢筋混凝土柱的往复荷载试验、并且与理论计算结果进行了对比，另外，通过对收集到的103根钢筋混凝土框架柱试验的数据分析。，峄影响柱位移角的因素进行了讨论，最后提出了钢筋混凝土柱位移角以及为满足变形能力要求所需箍筋量的估算方法。 相似文献
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在自回归模型求解中,设计矩阵和观测值均存在误差,传统的最小二乘法不能很好地解决这一问题。本文提出了一种顾及设计矩阵误差的AR模型新解法,通过引入虚拟观测值,使观测向量与设计矩阵不仅同源而且带误差的元素个数相同,然后通过对观测方程进行等价变换巧妙实现了在最小二乘框架下求解自回归问题。利用模拟数据及实测数据分别对新算法进行了内符合精度检验,并利用实测数据对新算法进行外符合精度检验,结果表明新算法得到的结果显著优于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)解法及传统最小二乘解法,验证了算法的精度和有效性。 相似文献
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降水是在多种天气系统和复杂物理过程共同影响下形成的,因此降水预报难度较大。由于数值预报模式的局限性,使得模式预报产品存在一定误差。为探讨更加有效的模式预报产品误差订正方法,基于奇异值分解（SVD）与机器学习（多元线性回归、套索回归、岭回归）构建订正模型,对2007—2019年4月1日—6月30日华南前汛期欧洲中期天气预报中心（EC）模式降水预报产品进行误差订正试验。结果表明:基于SVD与机器学习相结合的订正模型能有效降低EC模式降水预报产品在华南的预报误差,均方根误差最大优化率达4.2%,累计超过69%的站点得到不同程度的优化;SVD与机器学习相结合的订正模型能很好地处理因子间共线性问题,具有更好的鲁棒性;而对多个订正模型加权集成,均方根误差优化率达5.7%,累计超过77%的站点得到优化,显然加权集成方法订正效果不仅优于EC模式预报产品,也优于参与集成的任一订正模型。 相似文献
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