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多元线性回归的预测建模方法 被引量:241
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作者 王惠文 孟洁 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期500-504,共5页
根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预... 根据历史的样本数据,建立多元线性回归的预测模型;从而在不需要未来样本数据的情况下,预测未来时刻多元线性回归模型中的回归参数,以及主要的模型精度评估指标.对多元线性回归模型参数的预测,转化为对其变量集合的增广矩阵的叉积阵的预测.对叉积阵进行谱分解,利用高维群点主轴旋转的预测建模方法,通过G ivens变换得到特征向量矩阵的转角值,对自由取值的转角以及特征值建立预测模型.仿真实验例示了该方法的主要计算步骤;计算结果显示,利用本模型得到的拟合值精度较高,预测值真实可信.最终计算结果和实验结果吻合较好,表明这种方法可以用于分析和预测众多领域中因变量对自变量的回归关系问题. 展开更多
关键词 回归分析 建模 预测 评估
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实测沥青路面温度场分布规律的回归分析 被引量:123
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作者 康海贵 郑元勋 +1 位作者 蔡迎春 刘艳 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期13-18,共6页
以实际运营中的沥青混凝土道路结构为试验对象,提出了一套完整的道路结构温度场实测方案。根据大量的实测沥青路面温度数据研究了沥青路面温度场的分布规律,并利用回归分析对沥青路面温度场与气温之间的相关关系进行了探讨。考虑到升温... 以实际运营中的沥青混凝土道路结构为试验对象,提出了一套完整的道路结构温度场实测方案。根据大量的实测沥青路面温度数据研究了沥青路面温度场的分布规律,并利用回归分析对沥青路面温度场与气温之间的相关关系进行了探讨。考虑到升温阶段和降温阶段气温对沥青路面温度场影响的差异,分别研究了基于升温阶段和降温阶段沥青路面温度与气温的相关关系,并给出了不同温变阶段下任意深度处沥青温度的预估模型。对实测数据与预估数据的比较表明:该模型具有较好的精确性与实用性。 展开更多
关键词 道路工程 沥青路面 回归分析 温度场 预估模型 温变阶段
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银行信用风险评估方法实证研究及比较分析 被引量:59
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作者 方洪全 曾勇 《金融研究》 CSSCI 北大核心 2004年第1期62-69,共8页
本文运用多元统计方法对借款企业的财务数据进行分析,筛选出5个财务指标作为企业信用风险评价函数的计量参数,建立起4水平的线性判别函数和逻辑斯蒂回归函数。根据模型对估计样本和检验样本的分类效果的分析和讨论,两种模型对新样本信... 本文运用多元统计方法对借款企业的财务数据进行分析,筛选出5个财务指标作为企业信用风险评价函数的计量参数,建立起4水平的线性判别函数和逻辑斯蒂回归函数。根据模型对估计样本和检验样本的分类效果的分析和讨论,两种模型对新样本信用风险评价均具有较强的预测能力。本研究将有助于银行等金融机构建立自己内部的信用风险评价体系,并对提高对企业信用风险评价的科学性,降低银行信用风险暴露,促进银行信贷资产质量的提高,降低商业银行不良资产比例具有重要意义。 展开更多
关键词 信用风险 判别分析 LOGIT分析 预测
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多元线性回归与BP神经网络预测模型对比与运用研究 被引量:104
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作者 张景阳 潘光友 《昆明理工大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第6期61-67,共7页
对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能... 对多元线性回归模型及BP神经网络模型的理论及运用方法进行研究,采用SPSS及MATLAB软件分别建立多元性回归和BP神经网络预测模型,通过农村居民纯收入预测的算例,对多元线性回归和BP神经网络预测模型的拟合优度、初始数据的仿真与模拟能力和新数据的预测能力进行对比,数据结果表明BP神经网络预测模型优于多元线性回归预测模型. 展开更多
关键词 多元线性回归 BP神经网络 预测模型 对比研究
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组合预测模型在物流需求预测中的应用 被引量:59
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作者 初良勇 田质广 谢新连 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期43-46,共4页
通过对物流需求影响因素的分析,建立了回归分析、灰色系统及神经网络方法的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,以误差绝对值加权和最小为最优化准则,建立了物流需求组合预测模型,并辅以实例进行分析和验证,通过误差的分析... 通过对物流需求影响因素的分析,建立了回归分析、灰色系统及神经网络方法的物流需求单项预测模型,鉴于单项预测模型的局限性,以误差绝对值加权和最小为最优化准则,建立了物流需求组合预测模型,并辅以实例进行分析和验证,通过误差的分析表明该模型能够改善预测精度,可以作为未来物流需求量预测的有效工具。 展开更多
关键词 物流需求 组合预测模型 回归预测 灰色理论 神经网络
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利用多元地震属性预测储层信息 被引量:57
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作者 何碧竹 周杰 汪功怀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期258-262,共5页
何碧竹 ,周杰 ,汪功怀 .利用多元地震属性预测储层信息 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 3,38(3) :2 5 8~ 2 6 2  地震属性分析技术在储层横向预测中发挥着越来越重要的作用。利用多元地震属性分析技术进行储层信息预测的理论基础是 ,储层... 何碧竹 ,周杰 ,汪功怀 .利用多元地震属性预测储层信息 .石油地球物理勘探 ,2 0 0 3,38(3) :2 5 8~ 2 6 2  地震属性分析技术在储层横向预测中发挥着越来越重要的作用。利用多元地震属性分析技术进行储层信息预测的理论基础是 ,储层中岩石性质、流体性质的空间变化可引起地震反射波形、振幅、频率等地震属性的变化。本文主要阐述了利用地震属性的分类 (聚类 )分析和多元地震属性回归技术 ,来分析特定区域储层纵、横向变化特征 ;强调在区域地质概念模型的前提下 ,预测储层的分布范围和储层物性。应用实例表明 ,本文方法的预测结果与钻井资料吻合较好。 展开更多
关键词 地震属性分析技术 多元回归 储层预测 岩石性质 流体性质 地震反射波形 钻井资料 油气勘探
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边坡位移非线性时间序列采用支持向量机算法的智能建模与预测研究 被引量:64
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作者 刘开云 乔春生 滕文彦 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期57-61,共5页
介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面... 介绍了人工智能领域最新的基于结构风险最小化原理的数据挖掘算法———支持向量机算法,运用Matlab语言编写了程序,采用不同的核函数对具体的边坡工程实例作了计算,并将人工神经元网络计算结果与之对比,可见无论是在学习或预测精度方面,支持向量机算法较基于经验风险最小化原理的人工神经元网络算法都有很大的优越性,可以运用于实际工程。 展开更多
关键词 边坡 位移 非线性 时间序列 支持向量机 回归算法 位移预测
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产后出血的影响因素分析及预测 被引量:65
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作者 赵相娟 张梅娜 +2 位作者 张涛 贲崴 郑建华 《中国妇产科临床杂志》 2012年第2期108-111,共4页
目的分析产后出血的相关影响因素,寻找预测产后出血的方法,为预防产后出血提供依据。方法选择2008年6月至2010年12月在哈尔滨医科大学附属第一医院住院分娩发生产后出血的67例患者为研究组,按照1:2的比例以随机数的方式随机抽取院内同... 目的分析产后出血的相关影响因素,寻找预测产后出血的方法,为预防产后出血提供依据。方法选择2008年6月至2010年12月在哈尔滨医科大学附属第一医院住院分娩发生产后出血的67例患者为研究组,按照1:2的比例以随机数的方式随机抽取院内同期分娩非产后出血患者139例为对照组。采取病例对照研究方法分析产后出血的影响因素,建立多因素logistic模型,并使用ROC曲线评估logistic模型的预测效果。结果产后出血发生率约为1.39%(67/4808)。研究组和对照组产程异常、双胎、宫缩乏力、产道裂伤、胎盘因素(胎盘粘连、胎盘植入、前置胎盘)、血小板减少、职业和会阴切开比较,差异具有统计学意义(P<0.01)。对所有因素进行多因素logistic回归分析,最终进入最优模型的因素有6个:宫缩乏力、血小板减少、会阴切开、分娩方式、前置胎盘和职业;并且宫缩乏力、血小板减少和前置胎盘是产后出血的危险因素,OR值分别为60.415(95%CI:15.86~230.17)、36.216(95%CI:4.68~280.35)和19.175(95%CI:2.78~132.33);而分娩方式、职业和会阴切开是保护因素,OR值分别为0.219(95%CI:0.082~0.586)、0.292(95%CI:0.100~0.851)和0.092(95%CI:0.014~0.59)。ROC曲线下面积AUC=0.9049,灵敏度为75.9%,特异度为89.9%。结论产后出血为多因素影响的结果,本研究建立的logistic回归模型可有效地预测产后出血的发生。 展开更多
关键词 产后出血 危险因素 LOGISTIC回归 预测
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基于K近邻非参数回归的短时交通流预测方法 被引量:55
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作者 张涛 陈先 +1 位作者 谢美萍 张玥杰 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2010年第2期376-384,共9页
采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良... 采用K近邻的非参数回归方法对短时交通流量进行了预测,考察了模型中关键因素对预测效果的影响.在4种不同状态向量和预测算法组合下的实验方法比较中,以相邻四个时间间隔的流量和占有率数据作为状态向量,并采用带权重的预测算法取得了良好的效果.将利用K值构造的预测区间用于特殊路况的预测中,得到了明显的改进效果.最后,对非参数回归和神经网络的方法进行了比较,结果表明了非参数回归预测方法的高精度和强移植性. 展开更多
关键词 短时交通流预测 非参数回归 K近邻 预测区间 状态向量
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北京市城市生活垃圾产量预测 被引量:40
10
作者 周翠红 路迈西 +1 位作者 吴文伟 白茹 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期169-172,共4页
分析了北京市城市生活垃圾产量 ( 1 991~ 2 0 0 0 )以及影响垃圾产量的 1 2项因素 ,采用逐步降元回归分析方法建立了垃圾产量预测模型 .分析结果表明 ,非农业人口、生产总值、非农业居民消费总额和供热采暖面积是影响垃圾产量的主要因... 分析了北京市城市生活垃圾产量 ( 1 991~ 2 0 0 0 )以及影响垃圾产量的 1 2项因素 ,采用逐步降元回归分析方法建立了垃圾产量预测模型 .分析结果表明 ,非农业人口、生产总值、非农业居民消费总额和供热采暖面积是影响垃圾产量的主要因素 ,其影响程度依次减小 ,其中人口和居民消费两个因素与垃圾产量是正相关关系 .采用该模型对北京市 2 0 0 1~ 2 0 1 0年生活垃圾产量进行了预测 .结果显示未来十年内北京市生活垃圾产量继续缓慢增长 ,预计 2 0 1 0年垃圾产量将达到478.0 3万 t,人均日产量为 1 .1 8kg. 展开更多
关键词 人均日产量 回归分析 人口 供热采暖面积 北京市 城市生活垃圾
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基于数据挖掘技术的台区合理线损预测模型研究 被引量:43
11
作者 邹云峰 梅飞 +3 位作者 李悦 程云 涂旺 梅军 《电力需求侧管理》 2015年第4期25-29,共5页
台区合理线损预测是实现台区线损精益化管理的前提。通过对国内外台区线损管理的研究现状以及相关数据挖掘技术的分析研究,提出基于聚类分析和线性回归的合理线损预测方法与算法流程。利用K均值聚类(K-means)将台区线损数据按照台区特... 台区合理线损预测是实现台区线损精益化管理的前提。通过对国内外台区线损管理的研究现状以及相关数据挖掘技术的分析研究,提出基于聚类分析和线性回归的合理线损预测方法与算法流程。利用K均值聚类(K-means)将台区线损数据按照台区特征进行分类,对每一个数据类分别进行线性回归,利用线性回归模型进行线损率预测与误差分析。通过实际的用电数据,具体分析了模型输出结果,论证了所提方法的适用性、快速性、便捷性。 展开更多
关键词 K.means聚类 线性回归 台区线损 预测模型
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高层建筑物变形监测数据处理与分析 被引量:42
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作者 丁宁 孙英君 +1 位作者 崔健 陈明九 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期93-94,102,共3页
变形监测对于建筑物的安全运营具有重要作用,科学、准确、及时地分析和预报建筑物的变形状况,对建筑物的施工和运营管理极为重要。本文以实际工程为例,对建筑物变形监测的数据进行分析,利用大厦主体沉降过程曲线及等值线图来分析主体沉... 变形监测对于建筑物的安全运营具有重要作用,科学、准确、及时地分析和预报建筑物的变形状况,对建筑物的施工和运营管理极为重要。本文以实际工程为例,对建筑物变形监测的数据进行分析,利用大厦主体沉降过程曲线及等值线图来分析主体沉降各个阶段的原因。分析结果表明,施工各阶段,建筑物主体体沉降速率及幅度均较小,各点沉降基本均匀。文章最后利用多项式线性回归分析对大厦主体完工后的沉降曲线进行拟合,并预测未来的沉降趋势,得出建筑物封顶后300天内,没有其他外力作用影响下建筑物将保持稳定状态的结论。 展开更多
关键词 高层建筑 变形监测 回归分析 变形预测
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中国土壤温度的空间预测研究 被引量:40
13
作者 张慧智 史学正 +4 位作者 于东升 王洪杰 赵永存 孙维侠 黄宝荣 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期1-8,共8页
土壤温度栅格数据是很多区域性宏观研究的重要基础,对离散的土壤温度数据进行空间预测分析获取空间上连续的土壤温度数据具有重要意义。本文用我国698个气象站点的年均土壤温度和年均气温数据以及数字高程模型数据,分析不同气象和地形... 土壤温度栅格数据是很多区域性宏观研究的重要基础,对离散的土壤温度数据进行空间预测分析获取空间上连续的土壤温度数据具有重要意义。本文用我国698个气象站点的年均土壤温度和年均气温数据以及数字高程模型数据,分析不同气象和地形因素对年均土壤温度的影响;根据全国各地可获取数据源的不同,分别用3组不同的影响因素为辅助变量:(1)年均气温;(2)经度、纬度和海拔;(3)年均气温、经度、纬度和海拔,采用回归克里格法预测我国年均土壤温度空间分布。结果表明年均气温、经度、纬度和海拔对年均土壤温度空间变异均有显著影响。土壤温度空间预测结果的准确性检验显示用经度、纬度和海拔预测土壤温度的精度最高,基于年均气温、经度、纬度和海拔预测的稍差,只用年均气温预测的最差。辅助变量数据的精度及其与年均土壤温度的相关性对预测效果的影响较大。 展开更多
关键词 土壤温度 回归克里格 空间预测 辅助变量
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基于支持向量机和粒子群算法的信息网络安全态势复合预测模型 被引量:41
14
作者 高昆仑 刘建明 +2 位作者 徐茹枝 王宇飞 李怡康 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期176-182,共7页
提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量... 提出一种基于支持向量机和粒子群算法的网络态势复合预测模型。模型使用滑动窗口方法将各原始离散时间监测点的安全态势值构造成部分线性相关的连续时间序列,以其作为安全态势数据样本集对支持向量机加以训练,生成预测模型。在支持向量机训练过程中,利用粒子群算法搜寻支持向量机的最优训练参数,以降低支持向量机参数选择的盲目性,提高预测精度。最后通过基于大量电力企业信息网络现场安全监测数据的实验,验证了复合预测模型的有效性。 展开更多
关键词 信息网络安全态势 回归预测 支持向量机 粒子群算法 时间序列
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Volatile profile analysis and quality prediction of Longjing tea(Camellia sinensis) by HS-SPME/GC-MS 被引量:40
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作者 Jie LIN Yi DAI +2 位作者 Ya-nan GUO Hai-rong XU Xiao-chang WANG 《Journal of Zhejiang University-Science B(Biomedicine & Biotechnology)》 SCIE CAS CSCD 2012年第12期972-980,共9页
This study aimed to analyze the volatile chemical profile of Longjing tea, and further develop a prediction model for aroma quality of Longjing tea based on potent odorants. A total of 21 Longjing samples were analyze... This study aimed to analyze the volatile chemical profile of Longjing tea, and further develop a prediction model for aroma quality of Longjing tea based on potent odorants. A total of 21 Longjing samples were analyzed by headspace solid phase microextraction (HS-SPME) coupled with gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS).Pearson's linear correlation analysis and partial least square (PLS) regression were applied to investigate the relationship between sensory aroma scores and the volatile compounds. Results showed that 60 volatile compound scould be commonly detected in this famous green tea. Terpenes and esters were two major groups characterized,representing 33.89% and 15.53% of the total peak area respectively. Ten compounds were determined to contribute significantly to the perceived aroma quality of Longjing tea, especially linalool (0.701), nonanal (0.738), (Z)-3-hexenyl hexanoate (-0.785), and β-ionone (-0.763). On the basis of these 10 compounds, a model (correlation coefficient of89.4% and cross-validated correlation coefficient of 80.4%) was constructed to predict the aroma quality of Longjingtea. Summarily, this study has provided a novel option for quality prediction of green tea based on HS-SPME/GC-MStechnique. 展开更多
关键词 Partial least square (PLS) regression Green tea Headspace solid phase microextraction (HS-SPME) Volatile profile Quality prediction
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双车道二级公路纵坡段车辆运行速度预测模型 被引量:35
16
作者 许金良 叶亚丽 +1 位作者 苏英平 杨宏志 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期31-36,共6页
在分析双车道二级公路不同坡度、坡长纵坡的大量运行速度实测数据的基础上,得出车辆运行规律。通过研究纵断面要素(坡度、坡长)与车辆运行速度的关系,确定自变量参数后,利用SPSS软件进行回归分析,分别建立了小车上坡、大车上坡在坡中和... 在分析双车道二级公路不同坡度、坡长纵坡的大量运行速度实测数据的基础上,得出车辆运行规律。通过研究纵断面要素(坡度、坡长)与车辆运行速度的关系,确定自变量参数后,利用SPSS软件进行回归分析,分别建立了小车上坡、大车上坡在坡中和坡顶以及小车下坡、大车下坡在坡中和坡底的运行速度预测模型,并对模型进行了检验。结果表明:车辆运行速度随坡度增加而减小,其变化的幅度受坡长影响;预测模型分别通过了回归等式的显著性检验、回归参数的显著性检验和回归等式应用准确度的检验,所有模型的相对预测误差平均值均小于5%,建立的回归模型精度满足要求。 展开更多
关键词 道路工程 双车道二级公路 回归分析 坡度 坡长 运行速度 预测模型
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GM(1,1)模型与线性回归组合方法在矿井瓦斯涌出量预测中的应用 被引量:35
17
作者 施式亮 伍爱友 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期415-418,共4页
以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯... 以矿井瓦斯涌出量的预测为主要研究目的,讨论了GM(1,1)方法适用于单一指数增长模型、对预测序列数据异常情况难以准确预测的局限性,依据灰色灾变预测原理,利用线性回归适用短期预测的特点,提出了基于GM(1,1)与线性回归组合预测矿井瓦斯涌出量的新方法.应用结果表明:该方法能很好地解决历史数据的跳变问题,使预测结果更为可靠、精确. 展开更多
关键词 GM(1 1)模型 线性回归 瓦斯涌出量 预测
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灰色理论及其组合模型在交通运量预测中的运用 被引量:25
18
作者 钟霞 吴中 王丽 《交通标准化》 2004年第12期35-38,共4页
在灰色预测理论与方法中,由于利用累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性,为将误差降到最小,本文以误差平方和最小为目标函数,利用拉格朗日乘数,确定出灰色模型与一元线性回归模型的最优组... 在灰色预测理论与方法中,由于利用累加生成手段和微分方程描述的灰色模型,在一定预测时段内具有良好的预测精度和实用性,为将误差降到最小,本文以误差平方和最小为目标函数,利用拉格朗日乘数,确定出灰色模型与一元线性回归模型的最优组合权数,结果表明其组合模型比灰色模型与一元线性回归模型单独使用时有更高精度,故对交通运量预测工作有较强的应用价值。 展开更多
关键词 灰色模型 一元线性回归模型 组合 运量预测
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我国十项全能运动成绩的因子分析及灰色系统回归预测研究 被引量:34
19
作者 魏春玲 《体育科学》 CSSCI 北大核心 2004年第11期51-53,共3页
综合运用因子分析、灰色系统及多元回归理论研究了我国十项全能运动成绩的内部结构 ,找出影响我国该项运动成绩的主要原因 ,并根据因子分析的结果建立了我国运动员成绩的灰色系统回归预测模型 ,旨在为制订田径项目的训练计划和进行科学... 综合运用因子分析、灰色系统及多元回归理论研究了我国十项全能运动成绩的内部结构 ,找出影响我国该项运动成绩的主要原因 ,并根据因子分析的结果建立了我国运动员成绩的灰色系统回归预测模型 ,旨在为制订田径项目的训练计划和进行科学训练提供参考。 展开更多
关键词 田径 十项全能 成绩 因子分析 灰色系统 回归分析 预测模型 中国
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基于爆破振动监测的岩石边坡开挖损伤区预测 被引量:35
20
作者 严鹏 邹玉君 +7 位作者 卢文波 胡英国 冷振东 张玉柱 刘亮 胡浩然 陈明 王高辉 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期538-548,共11页
通过对白鹤滩水电站左岸834.0~770.0 m高程坝肩槽边坡爆破开挖振动监测和爆破损伤的声波检测,分析第一~六梯段的振动衰减规律,并通过回归分析建立不同爆心距处质点峰值振动速度与损伤深度的关系,并利用此关系和爆破振动监测结果对第... 通过对白鹤滩水电站左岸834.0~770.0 m高程坝肩槽边坡爆破开挖振动监测和爆破损伤的声波检测,分析第一~六梯段的振动衰减规律,并通过回归分析建立不同爆心距处质点峰值振动速度与损伤深度的关系,并利用此关系和爆破振动监测结果对第七梯段的损伤深度进行预测。结果表明,当边坡岩性较为均一,且坡体上无较大结构面发育时,在一定距离处边坡预裂爆破振动峰值与保留岩体的损伤深度之间的相关性良好;采用预裂爆破振动衰减规律与保留岩体损伤深度之间的关系预测下一梯段损伤范围的方法简便可行,可大大降低大面积边坡损伤声波检测的工程量。考虑到地质条件、开挖造成的地貌改变等因素,为进一步提高预测精度,需要增加其它因素作为回归要素,或者增加部分关键部位的声波检测,对预测结果进行修正补充。 展开更多
关键词 边坡工程 振动监测 损伤检测 振动衰减规律 回归分析 损伤预测
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