支持向量机砂土液化预测模型

建立基于支持向量机的建筑物沉降预测模型,并将其应用于建筑物的沉降预测。与采用bp神经网络的预测结果相比,支持向量机取得较好的预测结果。实例表明支持向量机在小样本数据的预测上具有精度高、泛化能力强的特点,为建筑物的沉降预测提供一种新的方法。

砂土液化本构模型的试验研究——针对饱和砂土在动力作用下液化既有计算模型存在的问题，在汉丁-顿伊维奇(handin-drnevich)模型基础上，根据瞬态极限平衡理论的基本假设，按照应力状态不能逾越破坏条件等基本原则，借鉴增量非线性模型的计算思路，综合散粒体模型...

为对室内轰燃进行准确预测,针对室内轰燃样本的不足在一定程度上制约了其应用,为此运用svm技术构建室内轰燃预测的数学模型。在小样本条件下,应用工具软件libsvm进行仿真,并将svm模型预测结果和人工神经网络预测结果进行对比。结果显示,svm技术能较好地解决小样本和模型预测精确度之间的矛盾,svm模型其预测精度及可行性高于神经网络模型。实例表明,由于室内火灾受多种因素影响,传统的预测方法存在一定的局限性,而svm模型预测法预测的结果与试验结果比较一致。

砂土液化本构模型的试验研究——针对饱和砂土在动力作用下液化既有计算模型存在的问题，在汉丁一顿伊维奇(handin-drnevich)模型基础上，根据瞬态极限平衡理论的基本假设，按照应力状态不能逾越破坏条件等基本原则，借鉴增量非线性模型的计算思路，综合散粒体模...

基于距离判别分析方法的砂土液化预测模型及应用——基于马氏距离判别分析理论，分析了影响砂土液化的因素，选取平均粒径、不均匀系数、标准贯入击数、地下水埋深、砂层埋深、剪应力与有效上覆应力比、烈度、震中距等8个实测指标作为液化判别指标，建立距离判别...

砂土液化的评价问题——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。

砂土液化的评价问题——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。

基于径向基函数神经网络模型的砂土液化概率判别方法——以国内外25次大地震中的344组场地液化实测资料为基础，通过径向基函数神经网络模型的训练和检验，分析了修正标准贯入击数与饱和砂土抗液化强度之间的非线性关系，建立了饱和砂土液化极限状态曲线或抗液化...

砂土液化分析及抗液化措施——分析了砂土液化机理及影响因素，提出了液化判别的几种方式及防止砂土液化的一些措施。

基于支持向量机方法的砂土地震液化分析——提出了砂土地震液化分析的一种新方法，即支持向量机方法。该方法根据有限的学习样本，建立了各种影响因素和地震液化之间的一种非线性映射，可以对砂土在地震条件下的液化进行分析。基于已有的砂土地震液化资料，采用支...

饱和砂土液化机理分析及其抗液化措施——探讨了地震力作用下饱和砂土的液化机理，分析了影响饱和砂土液化的各种因素，并提出了防止砂土液化的一些措施。

提出了一种新的支持向量机(supportvectormachines,svm)机械系统状态组合预测模型。应用fpe(finalprincipleerror)准则优化样本的维数,采用时域内的振动烈度和频域内的特征频率分量作为预测机械系统状态的敏感因子,构建了预测模型。支持向量机采用新型的结构风险最优化准则,预测能力强、鲁棒性好。采用径向基函数和ε损失函数,将该模型应用于实验台和旋转注水机组的状态预测,取得了较好的效果。这表明利用支持向量机的组合预测模型,可以降低设备维修代价,提高设备的安全性和可靠性。

饱和砂土爆炸液化模型研究——运用有效应力原理，建立了用于描述三相饱和砂土爆炸动力分析的实／‘1模型模型既可用于非饱和砂土(与外界连通的气体、水和土颗粒)、完全饱和砂土(水和土颗粒)和三相饱和砂土(舍有少量封闭气体、水和土颗粒)的爆炸效应及其后效应如...

砂土静态液化本构模型——基于临界状态理论，利用状态相关剪胀理论对boukpeti等提出的模型进行了修改，得到了一个新的砂土液化本构模型，并用微粒群算法对模型参数进行了优化。结果表明：该模型可以只用一组材料参数对不同初始状态下的土体响应进行模拟，相对原...

砂土静态液化本构模型——基于临界状态理论，利用状态相关剪胀理论对boukpeti等提出的模型进行了修改，得到了一个新的砂土液化本构模型，并用微粒群算法对模型参数进行了优化。结果表明：该模型可以只用一组材料参数对不同初始状态下的土体响应进行模拟，相对原...

基于montecarlo模拟的砂土液化评估研究——探讨了montecarlo模拟方法用于砂土液化势评估的基本原理和过程，建立了评判砂土液化的随机模拟模型和概率分布函数．以及随机模拟的流程框图。结舍实际工程应用表明模拟计算结果与不确定性分析方法、规范判别法的结果...

模糊模式识别模型在砂土液化势评价中的应用——由于影响砂土地震液化的因素众多，又具有相当的模糊性，因而应用模糊数学方法建立了砂土液化的模糊模式识别模型，对不同影响因素赋予不同的权值，最后给出了相应的工程实例说明该方法的合理性和适用性。

为了科学预测与评估煤矿采动引起的建筑物采动损害程度,在系统分析建筑物采动损害影响因素的基础上,基于支持向量机理论,利用矿区典型建筑物采动损害案例,首次建立了煤矿开采影响下建筑物采动损害程度的支持向量机预测模型,并测试了该模型的可行性和可靠性.研究成果可为建筑物采动损害预测提供一条新的技术途径.

砂土液化后大变形的机理——基于试验观察和机理分析，揭示了不排水往返加载条件下饱和砂土初始液化后的剪切大应变和三个体积应变分量(有效球应力变化引起的体变、可逆性剪切体变和不可逆性剪切体变)之间的内在联系，阐明了三个体积应变分量的组合变化规律控制了...

砂土液化后大变形的机理——基于试验观察和机理分析，揭示了不排水往返加载条件下饱和砂土初始液化后的剪切大应变和三个体积应变分量(有效球应力变化引起的体变、可逆性剪切体变和不可逆性剪切体变)之间的内在联系，阐明了三个体积应变分量的组合变化规律控制了...

基于rbf神经网络的砂土液化预测——通过分析砂土液化成因及其影响因素，建立了砂土液化预测rbf网络模型，并与bp网络预测模型进行比较．测试结果表明，应用rbf网络模型对砂土液化进行预测，预测效果好，识别精度高．

砂土液化判别的液化系数法——在标准贯入试验法判别砂土液化的基础上，提出了砂土液化判别的液化系数法，即应用各贯入试验点标准贯入锤击数的临界值实测值之比，并结合液化系数曲线，对砂土液化程度进行判别。以南水北调中线工程滹沱河段引水干渠地基砂土液化的...