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Fuzzy neural network models for liquefaction prediction 总被引:1,自引:0,他引:1
Integrated fuzzy neural network models are developed for the assessment of liquefaction potential of a site. The models are trained with large databases of liquefaction case histories. A two-stage training algorithm is used to develop a fuzzy neural network model. In the preliminary training stage, the training case histories are used to determine initial network parameters. In the final training stage, the training case histories are processed one by one to develop membership functions for the network parameters. During the testing phase, input variables are described in linguistic terms such as ‘high’ and ‘low’. The prediction is made in terms of a liquefaction index representing the degree of liquefaction described in fuzzy terms such as ‘highly likely’, ‘likely’, or ‘unlikely’. The results from the model are compared with actual field observations and misclassified cases are identified. The models are found to have good predictive ability and are expected to be very useful for a preliminary evaluation of liquefaction potential of a site for which the input parameters are not well defined. 相似文献
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冲绳海槽南部沉积层序的粒度特征 总被引:2,自引:1,他引:2
对取自冲绳海槽南部的A2 3孔经前处理后的沉积物样品进行了粒度测试,探讨了陆源沉积层序的粒度特征。沉积物平均粒径、分选系数、偏态、峰态等粒度参数的变化显示出A2 3孔的沉积层序以 4 0 0cm为界可分为上、下两段,下段各参数稳定,代表了比较稳定的水动力条件的沉积环境;上段则波动较大,小规模浊流沉积频繁发育,暗示了不稳定的沉积环境。浊流层内粗粒与细粒组分含量及粒度分布的变化具有明显的规律性。通过分析A2 3孔陆源沉积层序的各沉积参数特征,认为冲绳海槽南部的沉积环境和动力在时间尺度上有较大的变化,东海陆架物质向南部海槽的输运可能是以峡谷为通道的重力作用引起的床底沉积作用为主。另外,对陆源碎屑和全样粒度结果的对比,显示了前处理方法对于海洋沉积物粒度分析的重要性. 相似文献
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结构参数未知条件下的地震动反演研究 总被引:29,自引:2,他引:29
本文运用复合反演的观点研究结构参数未知条件下的地震动反演问题。根据地震作用的力学特性,将其具体化为估计输入的修正条件,文中给出了一类反演算法。理论分析及算例表明,该算法具有稳定的收敛特性以及良好的反演效果。 相似文献
29.
应用应力调制图像法对辽宁地区1970年以来的21次ML≥5.0地震进行了检验。结果显示,有18次地震的震前出现了S值异常单元,虚报地震11次,漏报3次,R值评分0.58。 相似文献
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