基于LM-BP神经网络的钢筋混凝土框架结构震害快速预测模型

为了快速对建筑群进行震害预测,构建城乡地震易损性模型,为防灾减灾工程提供依据并助力韧性城乡建设,本文选取位于抗震设防烈度为7度区的某市,把该市已完成的震害预测项目的基础数据和结果作为数据库的样本来源,以框架结构作为研究对象,将层数、层高、楼高、柱面积率等12个易获取且关联度较高的关键数据作为震害影响因子,充分利用了Matlab可视性良好的建模特性及LM算法能够快速拟合的优势,训练了一个基于LM算法的BP神经网络震害预测模型。采用多组数据测试,对单次模拟结果数据进行对比,并通过多次随机选取数据样本建立模型,验证该模型的精度和稳定性。测试结果表明,本文所选取的震害影响因子能够对框架结构的震害预测结果进行准确映射,该方法准确快速高效,可以应用于建筑群的快速震害预测实际工作中。     

震害预测空间数据的更新策略

由于震害预测空间数据具有图多面广和二次生产数据的特点,数据更新的问题还没有根本解决。指出我国空间数据封闭式管理方式是导致其数据类型和格式不一致、坐标系统不一致、比例尺不一致的原因,震害预测空间数据更新的困难是没有建立统一的空间数据管理平台、城市电子地图不能共享及标准不统一、与基础属性数据脱节、震害预测分析程序未实现模块化嵌入、防震减灾信息系统的管理跟不上等因素所致。提出了震害预测空间数据的更新策略,包括建立统一的空间数据管理平台、建立城市信息共享、预测结果数据的更新、建立数据编码对照表、建立完善的管理和数据更新机制等,并详细介绍了建立统一的空间数据管理平台的功能。     

基于GIS的城镇建筑物易损性分析与应用研究

利用城镇地籍数据信息,基于GIS软件进行建筑物易损性和居民安全风险分析与应用研究。通过对某县城中最具代表性的一个街坊建筑物的易损性分析和居民安全风险分析实例应用研究,重点讨论并实现了利用现有数字化地籍图、城镇地籍数据库及土地调查记录等信息;并结合建筑物震害损失评估模型和人员伤亡预测方法,完成不同结构类型的建筑物在不同地震烈度条件下的破坏造成的经济损失评估和人员伤亡程度的预测,对城市防灾减灾进行辅助决策支持与评估。     

基于多速率卡尔曼滤波方法的位移和加速度数据融合

为了尽可能地利用加速度传感器和位移传感器中的冗余信息、提高振动实测数据的精度,将结构同一位置的加速度和位移观测值进行数据融合处理,提出了一种基于维纳过程加速度模型的多速率卡尔曼滤波数据融合方法。首先给出了基于维纳过程的多速率卡尔曼滤波数融合模型;然后在加速度和位移观测值的基础上,通过多速率卡尔曼滤波数据融合得到位移、速度以及加速度的的最优估计,并对融合结果进行卡尔曼平滑处理,进一步提高了状态估计准确性;最后数值分析了不同噪声水平和采样频率比对融合算法的影响,而且与相关文献的结果作了对比分析。结果表明,本文方法合理有效且具有一定的噪声鲁棒性。     

“强震及工程震害资料基础数据库”建成

中国地震局工程力学研究所在科技部科技基础性工作专项资金资助下 ,于 2 0 0 1年 1月启动了“强震及工程震害资料基础数据库”项目。在有关专家的大力支持和帮助下 ,项目组成员通过努力在规定期限 ( 2 0 0 1年 1月～ 2 0 0 2年 1 2月 )内 ,圆满地建成了“强震及工程震害资料基础数据库” ,并于 2 0 0 3年 8月 2 8日通过项目验收。该数据库的建成为相关的研究人员、工程技术人员、管理决策部门和其他用户查询、检索和应用这些资料提供了极大的便利 ,并将对工程建设及防震减灾事业的发展产生深远影响 ,具有重要的社会意义和应用价值。该数据库…     

高分辨率遥感图像在城市快速震害预测中的应用研究

以河南省某县城为例,通过分析高分辨率遥感图像,获取建筑物的属性信息,结合相关调查数据,建立震害矩阵,得到震害预测结果,计算综合地震危险性指数,评价该区域综合抗震能力。与实际调研结果对比后发现,基于高分表率遥感图像的建筑物信息提取技术具有较高精度,能够满足大范围快速震害预测的需要。     

震害预测中建筑物属性信息提取方法研究

在编制城市抗震防灾规划工作中,如何得到规划区大量的建筑物的普查资料一直是一个重要的课题。就此,本文提出了一种基于RS技术通过首先旋转高分辨率遥感图像而后搜寻建筑物阴影区有效分割线段来实现大范围建筑物层数信息提取的新方法,并结合高分辨率遥感影像数据和实际建筑物层数信息对提取结果进行分析。结果表明计算模型正确,普适性较强,算法过程简单,所得结果精度满足城市震害预测基础信息的要求,有较大实用价值。     

建筑火灾烟流运动特性网络模型的求解收敛性

分析了运用网络模型模拟建筑火灾烟流的计算过程，通过总结影响网络模型求解精度及收敛性的关键因素，改进了原烟流预测软件对建筑物各开口的净、正、负质量流量的算法。改进后的模型消除了振荡效应，模拟结果曲线平滑稳定，实现了运用网络模型对多室建筑物烟流特性的模拟计算。     

多层砌体房屋二次地震震害评估模型研究

为了合理地评估双震型地震中多层砌体房屋建筑的震害,采用统计分析的方法,对具有典型双震型地震特征的3次地震中得到的多层砌体房屋的震害数据进行了统计回归分析,得到了多层砌体房屋结构的二次地震震害评估模型。单独选取了2003年鲁甸地震中的多层砌体房屋震害数据对模型进行了检验,初步验证了模型的可靠性。该模型可用于判别和评估确定的震情趋势下一次地震中的受损房屋是否可正常使用,并可给出二次地震后砌体房屋的震害情况。     

COMGIS在工程场地地震灾害风险预测中的应用

分析了传统的GIS技术在震害预测中的不足,提出了基于组件式GIS技术(COMGIS)的工程场地地震灾害风险评估系统的总体设计思路及设计方案;运用组件式GIS技术、数据库技术和空间分析技术构建信息管理平台,阐述了该系统的功能结构和数据流程;提出了工程场地地质资料的可视化查询和分析、地震影响场的生成、震害空间分析模型化等的实现思路与方法.研究表明:利用组件式GIS技术结合可视化编程语言所设计的工程场地地震灾害风险评估系统,能实现工程场地资料的有效利用,如地质剖面图的自动绘制、三维地质图的生成等;而且,能将震害分析模块化,集成到系统界面菜单上,实现震害分析的智能化,保证了系统开发的可持续性;同时,以场地液化、震陷、滑坡、场地类别作为场地地震灾害风险性预测的四大因子,在Mapx VB支持下进行叠合分析,编制出工程场地地震危险区综合预测图,可为场地规划和利用提供有效的基础资料.     

空斗砖房的震害预测

本文通过对空斗砖房震害的调查和研究,指出影响现有空斗砖房震害的主要因素是房屋的进深、层高和开间宽度,并在此基础上建立了空斗砖房震害预测的模糊综合评判数学模型。在这个模型中,以影响震害的三个主要因素构成模糊综合评判的因素集,应用灰关联分析和二维信息分配原则来确定模糊综合评判中的权向量和单因素评判参数,使给出的震害预测方法兼顾考虑了影响震害的两种不确定性,即模糊性和随机性,因此它不仅简单、方便,而且具有实用价值。     

基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测方法

由于传统方法在预测滑坡地质灾害精度较低,基于此,该文提出基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测方法。引入了BIM信息模型的框架,通过最优权重值的确定,完成了三维滑坡地质灾害预测数据的预处理;在BIM信息模型的背景下,利用随机差分方程建立了预测数据之间的依赖关系,通过建立预测序列的数学模型,得到了地质灾害预测的目标函数,完成基于BIM的预测序列模型的构建;通过三维滑坡地质灾害预测算法设计,实现了基于BIM信息模型的三维滑坡地质灾害预测。     

基于改进神经网络的恐怖袭击风险预警系统

为提高恐怖袭击应急管理的效率,设计了恐怖袭击的风险评估和预测系统。评估模型通过因子分析方法计算各类目标的相对风险指数,评估指标包含"威胁"、"脆弱性"、"后果"三大因素,具体数据从全球恐怖主义数据库(GTD)中进行采集。预测模型通过神经网络实现风险指数的预测,由于BP神经网络的梯度下降算法收敛较慢且易陷入局部最优点,因此利用遗传算法对神经网络的初始权值阈值进行优化,并提高预测精度。最后,对GTD数据库中的21类主要袭击目标进行算例分析,验证了该模型的可行性和准确性,同时还根据这些目标的风险指数进行原因分析和策略建议。     

基于深度学习的建筑破坏状态智能评估研究

地震发生后需要对震害区域建筑物破坏等级进行快速评估,以便于震后辅助决策和应急救援。通过分析建筑物外立面震害照片数据,挖掘不同建筑破坏等级与其立面图像特征潜在的映射关系,建立基于震害图像数据的建筑破坏状态智能评估深度学习方法,并应用于都江堰的地震调查数据。首先,训练获得了DeeplabV3+图像语义分割深度神经网络模型,实现在震后复杂背景下的建筑物外观整体的分割提取。进一步,利用迁移学习进行ResNeXt网络参数训练用于图像分类,实现建筑物地震破坏等级的评估。分析了都江堰地震现场调查数据,实验结果表明,所提方法能够较精细地将建筑破坏划分为基本完好、损坏和倒塌三类,准确率达到90.33%。评估模型可直接应用于震后建筑状态的较精细评估,且对外立面图像拍摄角度无较高要求,对图像背景鲁棒,可避免环境因素影响。相较于人工判断,研究方法提高了工作效率,缓解了调查者主观性判断带来的离散性影响,具有良好的应用潜力。     

灾害数据库资源利用效率评估及优化——基于TAM-TTF的实证

应急网站与应急数据库内容质量与利用效率理论与实践研究是应急信息管理领域的重要分支和重点研究课题,将行为研究理论和用户研究理论引入应急信息资源管理领域是一个持续引人关注并且具有显著价值的研究课题。该文围绕灾害数据库资源利用效率提升这一核心课题,以行为研究理论和用户研究理论为总体技术方法,整合了管理领域广泛应用的技术接受模型TAM和任务技术适配模型TTF的思想,设定了评价灾害数据库资源利用效率的TAM-TTF概念模型。论文以中国主要灾害数据库用户为研究对象,并采用里克特量表法进行了问卷调查。以通过了信效度检验的问卷数据来对概念模型进行验证与修正,并对其进行检验。研究发现:数据库的可使用性和准确性是影响灾害数据库利用效率的关键因素之一;为提高灾害数据库的利用效率,相对增长用户访问时长而言,提出增加用户访问频率的措施会更加有效;改变或影响网络用户的行为意向在提高中国灾害数据库实际使用概率方面占据了主导地位。据此,论文提出了相应的建议,旨在提高灾害数据库资源利用效率。     

利用空间分析建立简化的城市内涝模型

在已有内涝模型的基础上,依据城市的特征对经典模型进行了部分简化,并结合CIS的空间分析功能提出了一个新的城市内涝模型.该模型首先构建城市的地形模型、降雨模型、排水模型和地面特征模型等4个基础分析模型,并利用GIS空间分析划分计算粗单元,然后结合数学算法计算出每个粗单元内的积水深度,最后对粗单元进行平滑合并后最终生成城市内涝积水深度分布图.此外,为了验证模型的实用性,还将该模型运用于具体的分析实例中,实例输出结果充分展示了该模型在城市内涝预测和模拟中的实际效用.     

基于XGBoost模型的降雨诱发阶跃型滑坡位移预测

滑坡位移预测一直是滑坡研究的热点之一。近年来,随着计算机科学的发展,越来越多的人工智能技术模型被用于滑坡位移的预测。相较于常用的如LSTM神经网络等机器学习模型,集成算法中的XGBoost模型在滑坡位移预测领域尚不多见。由于其在滑坡位移预测中具有预测精度更高、运行速度更快等优点,目前在学术界已成为研究的热点领域。文中以泉州市安溪县尧山村滑坡地灾点监测数据为例,运用Python搭建XGBoost模型,并通过最大信息系数的比较来选定与位移高度相关的特征,输入至模型中对滑坡位移进行预测。结果表明,XGBoost模型因其在目标函数中引入正则项来控制模型过拟合、模型数据集划分采用前向验证方式等优点,相较于大多数机器学习模型,能更加准确地预测降雨诱发阶跃型滑坡位移。该模型对此类滑坡的位移预测及早期监测预警具有重要参考意义。     

基于Web的热带气旋灾害信息管理系统的设计与应用

用基于Web的页面显示、业务逻辑、数据访问的B/S三层结构,在Microsoft SQL Server2000和Microsoft Visual Studio2005环境下设计开发了热带气旋灾害数据库信息管理系统。对不同类型的数据,采用多对多的数据映射关系,并以不同的方式进行不同的数据管理。为了将没有统一数据格式的热带气旋灾害信息源数据,能够正确地导入到SQL Server数据库中,编写了专门的C++程序对数据格式化,实现数据格式的BNF定义,同时,在系统的设计中,融入灾害评价方法模型供用户选择使用,并采取多项行之有效的措施以防止SQL注入式攻击。     

全球海洋环境观测数据(ARGO)及ARGOGIS系统

ARGO海洋环境观测数据对海洋环境保护和海洋气候灾害预防十分重要,但有关ARGO数据分析资料和处理软件严重缺乏.介绍了覆盖全球的卫星海洋环境实时观测和海洋现场测量ARGO数据的格式、记录方法及浮标工作方式,分析了ARGO数据的特征和空间三维、时空变化等特性,提出了一个实用的基于大型网络数据库Oracle的ARGO数据优化存储模型,着重讨论了海量ARGO数据的高效存储访问和多源多维时空数据处理,并利用当前GIS和遥感领域的前沿技术,采用全组件式模块化方式,开发出了我国自主版权的面向海洋环境和气象灾害服务及应用的ARGO数据处理系统--ARGOGIS系统.     

山区城镇泥石流减灾决策支持系统

山区城镇泥石流减灾决策支持系统是山区城镇泥石流减灾的重要手段之一。该系统由基础数据库、泥石流模型分析和泥石流减灾决策应用三大模块构成 ,其主要功能有降水、泥石流地声和运动监测及信息实时发送和接收、泥石流预报、泥石流危险范围预测与灾情预估、泥石流警报和临灾预案制定。其工作流程为 :降水监测仪将降水信息无线发送到控制中心主机 ,主机对降水信息处理后发送给泥石流预报模型进行泥石流预报 ,并利用泥石流危险性分区模型进行危险范围预测 ,同时进行灾情预估 ;泥石流地声监测仪将地声信号发送给主机 ,主机检测到泥石流地声后发出泥石流警报 ;泥石流运动监测仪将运动信息发送给主机 ,主机根据泥石流运动要素进行危险范围划定和灾情预估 ,最后制定临灾预案。