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农村改造房屋结构安全问题突出,尤其长沙“4·29”民房坍塌事故更凸显出该问题的严峻性,为解决这一问题,首先,基于机器学习算法,构建农村改造房屋结构安全预警指标体系;其次,对初始数据作标准化等预处理,并基于过采样算法解决样本类别不平衡问题,使用经典机器学习算法构建农村改造房屋结构安全预警模型;然后,利用集成学习算法优化原有模型以提高模型精度;最后,对各预警指标的重要度排序。结果表明:经典机器学习算法预测效果较好的是支持向量机(SVM),集成算法效果较好的是堆叠法,总体预测率为85.3%;较为重要的预警指标是建筑面积过大、建筑年份久、无施工草图、非六大重点排查房屋、独立基础、用于出租特别的群组牟利的城乡结合部自建房、地上层数过大、未经正规设计、无资质设计等17个。 相似文献
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砌体结构因其就地取材、施工方便、造价相对低廉等优势,被广泛应用于中小学和村镇建筑中.然而,中小学教学楼人口密度高,教学和附属生活设施相应集中,由地震灾害及其地震引起的次生灾害的可能性和危害性也比其它类型建筑大得多.而广大农村由于房屋较分散,交通不便利,因此地震造成的人员伤亡也很严重. 相似文献
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为提高突发性灾害中人员伤亡快速估计的精度,识别不同空间状态下人员死亡率的差异,基于村镇居民生活模式调查(HAPRRES)数据和由此建立的人群生活模式参数模型库,仿真估计2005—2018年我国13场地震发生时人员空间状态分布,优化获取地震毁坏房屋内睡眠与清醒状态人员的死亡率模型。分析结果表明:毁坏房屋中入睡者的死亡率(5.16‰)是清醒者死亡率(0.85‰)的6倍;土坯房毁坏时,入睡者的死亡率(1.60%)是清醒者死亡率(1.34‰)的11.9倍,而非土坯房毁坏时入睡者的死亡率(2.35‰)是清醒者死亡率(0.54‰)的4.3倍。文中获得的死亡率模型具有较好的稳健性。 相似文献
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地震是给人类社会造成重大人员伤亡和财产损失的主要自然灾害之一,房屋脆弱性是地震灾害风险评估中的关键指标。基于历史灾情数据的脆弱性曲线由于其参数较易获取,能够更快对地震灾害的影响进行预测,被广泛用于宏观尺度地震灾害风险评估中。然而,由于灾情数据的限制,此类曲线的精度与地区适用性仍然有待提高。本研究以1996-2017年我国116次地震灾害中不同烈度区土木、砖木、砖混和钢混四种结构房屋的毁坏比例数据为基础,采用logistic函数构建全国和部分省区的房屋脆弱性曲线,并对不同地震等级下的房屋毁坏比例进行预测。本研究可以增进对我国地震灾害房屋脆弱性的认识,并为不同尺度地震灾害建筑物风险评估提供参考与支撑。 相似文献
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火灾,不仅倾刻之间可以烧掉大量物质财富.烧毁无法弥补的历史文化瑰宝,而且还危及人们的宝贵的生命。火灾现场缺氧、高温、烟尘、毒气和房屋倒塌等突如其来的险恶环境,往往使被火魔包围的人们惊慌失措,束手无策,以致葬身火海。据统计,近年来,我国每年因火灾死亡的人数大约在2000至3000人之间, 相似文献