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RBF神经网络模型在砂土液化判别中的应用研究 被引量：3
1
作者 勾丽杰 刘家顺 《长江科学院院报》 CSCD 北大核心 2013年第5期76-81,共6页
以时松孝次收集的砂土液化数据为研究对象,选取黏粒含量ρc、相对密实度Dr、临界深度ds、竖向有效应力σ'、地下水位dw、地震震级M、最大地面水平加速度αmax和标准贯入次数SPT-N等8个砂土液化的主要影响因素作为RBF神经网络的输入... 以时松孝次收集的砂土液化数据为研究对象,选取黏粒含量ρc、相对密实度Dr、临界深度ds、竖向有效应力σ'、地下水位dw、地震震级M、最大地面水平加速度αmax和标准贯入次数SPT-N等8个砂土液化的主要影响因素作为RBF神经网络的输入参数,利用MATLAB7.0中的神经网络工具箱,对部分样本数据进行训练和测试。并利用建立的RBF神经网络模型分析了各因素对砂土液化的影响规律。结果表明:砂土液化判别指标随αmax的增加而增大,随SPT-N和dw的增加而减小。研究成果表明,建立的RBF网络模型完全满足砂土液化判别的精度要求,能够精确模拟输入和输出之间复杂的非线性映射关系,具有较高的预测精度,具有重要的工程应用价值。 展开更多
关键词 砂土液化 评价指标 RBF神经网络 液化等级
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砂土地震液化预测的Bayes判别模型及其应用 被引量：3
2
作者 张紫昭 陈巨鹏 +1 位作者 陈凯 崔春雷 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2014年第1期63-67,共5页
基于Bayes判别分析理论,在分析影响砂土液化因素的基础上,选取影响地震砂土液化因素的8个实测因子(地震烈度I、震中距L、地下水位dw、砂层埋藏深度ds、标贯击数N63.5、砂土颗粒平均粒径d50、不均匀系数Cu和剪应力比τd/σv)作为砂土地... 基于Bayes判别分析理论,在分析影响砂土液化因素的基础上,选取影响地震砂土液化因素的8个实测因子(地震烈度I、震中距L、地下水位dw、砂层埋藏深度ds、标贯击数N63.5、砂土颗粒平均粒径d50、不均匀系数Cu和剪应力比τd/σv)作为砂土地震液化判识指标,以唐山大地震中21组典型的砂土地震液化资料为学习样本,建立了唐山地区砂土地震液化预测的Bayes判别分析模型,并选用其他9组待检样本对判别模型进行验证。结果表明,Bayes判别分析模型预测性能良好,具有预测准确度高、回判估计的误判率低等特点,是解决砂土液化预测问题的有效方法之一。 展开更多
关键词 砂土液化 Bayes判别分析 判识指标 判别模型
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德商高速公路(河南范县段)路基砂土液化初步评价 被引量：1
3
作者 邢永强 《隧道建设》 2006年第5期28-30,46,共4页
德商高速公路(河南范县段)位于豫东北黄河泛流冲积平原,该区地震活动频繁,地基饱水的粉、细砂层较发育。根据《建筑抗震设计规范》GB50011-2001的标准,通过标准贯入试验分析了路基在埋深15m内的地基具有发生砂土液化的可能性,计算了液... 德商高速公路(河南范县段)位于豫东北黄河泛流冲积平原,该区地震活动频繁,地基饱水的粉、细砂层较发育。根据《建筑抗震设计规范》GB50011-2001的标准,通过标准贯入试验分析了路基在埋深15m内的地基具有发生砂土液化的可能性,计算了液化指数,划分了液化等级,并对路基处理提出了具体的建议。 展开更多
关键词 路基 砂土液化 临界锤击数 液化指数 评价
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国道219线桑桑-拉孜公路改建工程曲布桑大桥桥基砂土液化初步评价
4
作者 柏永岩 崔春龙 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2004年第1期49-51,共3页
曲布桑大桥工区位于青藏高原。该区地震活动频繁。桥下地基饱水的粉、细砂层较发育。文章根据《抗震设计规范》GB11-89的标准,通过标准贯入实验分析了曲布桑大桥在埋深15m内的地基具有发生砂土液化的可能性,并计算了液化指数,划分了液... 曲布桑大桥工区位于青藏高原。该区地震活动频繁。桥下地基饱水的粉、细砂层较发育。文章根据《抗震设计规范》GB11-89的标准,通过标准贯入实验分析了曲布桑大桥在埋深15m内的地基具有发生砂土液化的可能性,并计算了液化指数,划分了液化等级。为防止砂土液化的发生,对桥下地基处理提出了建议。 展开更多
关键词 砂土液化 地基 公路桥 《抗震设计规范》 公路工程
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哈尔滨高新技术开发区场址砂土液化评价与抗液化措施
5
作者 杜国林 韦庆海 +1 位作者 梁辉 薛仲新 《东北地震研究》 2001年第1期24-28,共5页
该区位于松花江南岸 ,地下水位较浅 ,饱水的粉、细砂层较发育。本文采用剪切波速判别法对其进行砂土液化评价 。
关键词 工程地震 砂土液化 液化指数 抗液化措施 剪切波速判别法
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基于自适应LASSO的逻辑回归砂土液化判别模型 被引量：2
6
作者 胡记磊 吴文良 +1 位作者 王璟 熊彬 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2023年第2期67-72,共6页
逻辑回归模型在国际上常用于地震液化判别,但该方法难以处理过多影响因素引发的共线性问题,进而严重影响模型的预测精度.能同时进行变量筛选和参数估计的自适应LASSO在处理共线性问题上有着独特的优势.因此,本研究以国内外533组历史液... 逻辑回归模型在国际上常用于地震液化判别,但该方法难以处理过多影响因素引发的共线性问题,进而严重影响模型的预测精度.能同时进行变量筛选和参数估计的自适应LASSO在处理共线性问题上有着独特的优势.因此,本研究以国内外533组历史液化案例为样本,在综合考虑地震液化多影响因素的基础上,引入自适应LASSO估计法,对逻辑回归液化判别模型进行优化,建立了基于自适应LASSO的逻辑回归砂土液化判别模型,该模型还包括了新的液化影响因素——土壤分类指数Ic,最后对重要液化影响因素进行敏感性分析.结果表明:针对因素过多的液化判别问题时,自适应LASSO逻辑回归模型可有效地选择重要因素进行建模;相比其它逻辑模型模型和简化方法,自适应LASSO逻辑回归模型精度更高,泛化能力更强;引入了新变量土壤分类指数Ic后,模型性能进一步提升,验证了建立逻辑回归液化判别模型时考虑Ic的重要性;敏感性分析发现重要影响因素的排序为:修正尖端阻值、峰值加速度、土壤分类指数、水位、细粒含量、侧壁摩阻值. 展开更多
关键词 砂土液化 预测模型 自适应LASSO 逻辑回归 土壤分类指数
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砂土液化的评价问题 被引量：3
7
作者 辜明清 傅兵 《四川水力发电》 2005年第4期24-28,33,共6页
从砂土液化的机理和影响因素分析了砂土液化判别方法中存在的问题,提出了应如何正确进行初判和复判的浅见,具有理论指导和实际工程意义。
关键词 砂土液化 机理 影响因素 液化指数
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