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基于RBF神经网络模型的砂土液化震陷预估法 总被引:1,自引:0,他引:1
以我国海城地震、唐山地震和日本新漏地震中建筑物地基的液化震陷实测资料为基础,地震动方面选取地震烈度,,上部结构特征方面选取基底压力P、基础类型r、宽深比BD。和建筑物的长高比L/H,地基土方面选取土的相对密度Dr、上覆非液化土层厚度Da、地下水位dw,共8个影响建筑物地基震陷的主要因素作为神经网络模型的输入参数,地基震陷量与液化土层的深度之比SD作为神经网络模型的输出,采用径向基函数神经网络模型建立建筑物地基的液化震陷预估模型,并利用该模型建立了因素影响趋势线,通过对该神经网络模型的建立、运行和检验,得到了各因素对砂土液化引起的地基震陷量大小的若干影响规律。 相似文献
253.
254.
本文从珠江三角洲地区酸雨监测数据资料入手,对本地区酸雨状况及其趋势进行探讨,研究结果表明,本地区酸雨依然严重,且广泛存在。 相似文献
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258.
为准确分析基坑沉降变性规律,基于现场监测数据,通过卡尔曼滤波对趋势项及误差项进行分解,采用M-K检验对发展趋势进行评价,利用优化广义回归神经网络和差分整合移动平均自回归模型,构建基坑沉降分项预测模型,并将预测结果与发展趋势评价结果对比分析,以实现基坑沉降变形规律综合研究。结果表明:卡尔曼滤波能有效分解基坑沉降数据趋势项与误差项,相较于传统小波分解效果更佳;基坑沉降呈持续增加趋势,但趋势性逐渐减弱;预测结果相对误差均值均不大于2%,预测模型精度较高;沉降变形会进一步增加,但增加速率明显降低,与发展趋势分析结果一致,两者相互佐证分析结果准确性。研究结果为基坑沉降变形规律分析提供新思路。 相似文献
259.
《中国人口.资源与环境》2005,15(2):79-79
日前召开的中国气象局新闻发布会对2005年气候趋势进行了预测,预计今年的灾害性天气有可能增多;而美国航空航天局科学家日前预测,2005年有可能成为自1861年有气象观测记录以来最热的一年。2005年真的会是这么不正常的一年吗? 相似文献
260.
在系统研究我国东部地区18个省、市、自治区近年来能源消耗和SO2排放现状的基础上,利用国际上先进的LEAP模式和排放系数法,进行了2000,2010和2020年三个时段的能耗和SO2排放趋势预测。研究中考虑了三峡工程和核电等的影响和各省之间的电平衡,以及有关部门的最新政策和数据。将大型火电厂单独作为点源考虑后,SO2排放的结果采用科学方法进行了按经纬度的网格化,可以直接作为远距离酸沉降模式的输入文件使用。最后还分析了东部地区的硫沉降趋势。 相似文献