模糊数学在西北地区场地震害预测中的应用

本文收集了西北地区大量的震害资料及实验室试验结果,利用信息分配,模糊综合评判及信息集中等原理建立了一套适用于西北地区的场地震害的预测方法。文中将场地分为三类:稳定区、基本稳定区和不稳定区。以地形地貌、土的液化、土的震馅、人工填土的厚度、软土(厚度大于0.3米)的埋深以及边坡稳定性等六个因素作为评价的指标。用这套方法对宝鸡、西安两市的一些场地震害进行了评价计算,其结果与宏观分析的结果一致。     

珠江三角洲场地震害预测

场地震害是随空间和时间而变化的多因子影响的综合体。本文根据这一观点分析影响珠江三角洲场地震害的环境因子及岩土特征，探讨该区砂土液化、软土震陷、活动断裂、滑坡、崩塌、岩溶和孤立地形等场地震害，指出本区未来场地震害的主要形式是砂土液化和软土震陷，但也不可忽视活动断裂和水下场地震害，以及特殊地形地貌引致的共振、驻波破坏。     

烈度评定与震害预测中的模糊数学方法

本文提出一个以震害指数的模糊集来表示的模糊烈度概念。文中还以1981年1月24日四川道孚M=6.9的地震在道孚县城关的烈度评定为例,说明它的意义和具体评定方法。本文还介绍了运用模糊数学研究房屋震害预测方法的初步结果。用于空旷砖房的例子,说明这一方法是有效的、可行的,为震害预测开辟了一条新的途径。     

抚顺钢厂场地震害效应预测

场地震害预测需要考虑区域地震地质背景和具体的场地条件本史分析了抚顺钢厂场地对震害有影响的各个因素,并利用模糊数学的方法划分出强、中、弱三种场地类型.研究结果表明.钢厂的场地大部分是好的和比较好的.     

河北北部场地特征及震害预测

通过对河北北部地区的场地特征与震害关系的研究,结合该区地震活动程度的预测意见,对河北北部地区今后可能出现的震害类型进行了初步估计,同时为减轻该区地震灾害提出了相应的对策。     

人工神经元网络在震害预测中的应用

人工神经元网络方法是一种建立以样本集知识体系为基础的因果关系新的手段。在震害预测过程中,有大量基于样本的知识,人工神经元网络的应用无疑将简化和加速这些知识的开发和应用。本文用人工神经元网络方法处理震中烈度与震级的关系,重点探讨了概念转化、奇异样本过滤等问题,其结果具有较高的精确度。     

马尔可夫模型在房屋震害预测中的应用

应用马尔可夫过程回答给定地震次数下房屋处于各种破坏状态下的概率、达到某一给定破坏状态之前房屋所能承受的地震次数等实际问题。     

贝叶斯模型在房屋震害预测中的应用

概率理论为大量工程应用中包含的不确定性分析及影响提供了数学依据。本讨论贝叶斯模型在房屋震害预测中的应用。贝叶斯模型假定分布参数为未知的随机变量，充分利用主观判断和观测数据通过贝叶斯公式得到房屋震害概率的合理估计，以地震考察取得的永恒破坏资料为基础，举例说明了贝叶斯模型的实际应用，内容涉及到概率平均分布函数，贝叶斯估计贝叶斯更新概率等重要概念，还讨论了1次地震事件及连发地震事件的影响所基于贝叶斯模型建立的永恒震害矩阵适用于成丛型地震的震害预测。     

用模糊数学法进行管道系统的震害预测

叙述了地震时埋地管道可能遭受的破坏形式、影响管道震害的因素及破坏等级的划分。论述了用模糊数学法进行埋地管线震害预测的方法和步骤，利用这一方法对忻州市供水管网主干线进行了震害预测，给出了在地震烈度Ⅶ度～Ⅸ度作用下的震害预测结果。     

基于模糊数学的农村砖木民房震害预测研究

基于模糊数学方法及其应用理论对农村地区砖木民房进行震害预测研究。建立了适用于砖木民房的震害影响因子集及其与震害等级的模糊关系,进一步研究出基于模糊综合评价方法的砖木民房震害预测模型。初步研究表明,该震害预测模型条理清晰,计算简便,可进一步研究推广应用。     

类比预测法在城市群体建筑物震害预测中的应用

群体建筑物量大面广,为了简化群体建筑物震害预测的工作,采用类比预测法对群体建筑物震害进行了预测.从城市建筑中选取具有典型破坏特征的建筑物作为样本,通过建筑物结构类型、高度、建设年代、现状质量和用途作为震害影响因子进行震害类比预测.建立规划区内建筑物易损性矩阵.最后以宁德市为例,利用本文方法给出了宁德市建筑物的易损性矩阵...     

SVM方法在公路涵洞震害预测中的应用

在公路交通系统的地震易损性分析中,引入了SVM理论,研究了其用于公路涵洞震害预测的步骤和方法。根据汶川地震陇南公路段所辖部分涵洞震害资料,选取地震烈度等6个震害因子作为输入参数,涵洞的破坏等级作为输出参数建立了涵洞的SVM模型,并随机选取部分实际震害观测数据作为测试数据,其余数据作为训练数据对该模型进行了多次测试,预测准确率较高。结果表明:(1)涵洞震害因子选取比较合理;(2)SVM模型能够应用于实际涵洞的震害预测中,且具有较好的推广应用前景。     

最短路径在城市震害预测中的应用

本文依据最短路径算法分析,在基于地理信息系统所搭建的的城市震害预测和防灾决策系统中提供地理空间范围内两点间的最短路径查询功能。该结果的合理应用,将为震后应急救援提供参考依据。     

粗集神经网络在建筑物震害预测中的应用

将粗糙粗集理论和神经网络原理结合起来,建立了基于粗集-神经网络的建筑物震害预测模型.首先运用粗糙集理论,根据原始样本建立决策表进行属性离散化、属性重要性排序、属性约简和分类规则的提取;然后将所提取的关键成分作为神经网络的输入练模型.实例研究表明,基于粗集-神经网络的多层砖房震害预测结果与实际震害基本吻合.该模型简化了神经网络结构,提高了训练速度和分类精度,还能对各因素对房屋震害的影响度进行分析.     

遗传优化神经网络方法在桥梁震害预测中的应用

本文将遗传算法与神经网络相结合,从而建立了一种高效的、实用的桥梁震害预测方法。根据遗传算法具有局部寻优的特点,为避免BP神经网络陷入局部极小值,本文将二者结合起来形成GA-BP混合算法,以GA优化神经网络的初始权值和阈值,对网络进行训练。在大量收集梁式桥震害资料的基础上,将此算法引入桥梁的震害预测中,并与传统的单独BP神经网络相比较,结果表明该方法能够有效、准确地对桥梁结构进行震害预测。     

灰关联与人工神经网络在建筑物震害预测中的应用

基于灰关联识别方法,解析了各震害影响因子对多层砖房抗震性能的影响程度;并利用BP人工神经网络非线性模型对震害实例样本进行了训练。结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对多层砖房抗震性能影响程度的大小排序,有利于实际的工程抗震设计;基于BP人工神经网络模型的多层砖房的震害预测结果与震害实例的实际情况比较吻合,其思路和方法可推广于其他不同类型的建筑结构的震害预测。     

模糊数学方法在地震预测中的应用研究及其实效

20世纪80年代以来,针对地震孕育期间孕震信息的模糊性,国内开展了多项模糊数学方法在地震预测中的应用研究。应用这些方法可以将多项指标所显示的孕震的模糊信息转化为清晰的地震预测结果。现仅介绍模糊聚类分析和模糊综合评判两种常用方法在地震预测中的应用研究概况及其预测实效。     

断层场地震害研究综述

本文介绍了国内外断层场地震害的研究现状和主要观点，指出了断层提高烈度的观点的片面性，阐述了我国地震考察中研究方法的创新和取得的主要研究结果，总结了断层场地的震害特征和非发震断层对震害无明显影响的主要结论。     

考虑场地液化影响的海堤工程震害预测方法研究

为合理进行海堤工程震害预测,通过改变液化土层力学参数的方法考虑场地液化对海堤抗滑稳定性的影响,综合海堤本体结构抗滑安全系数和场地液化程度,提出新的海堤工程震害预测方法,并给出海堤破坏等级划分标准。以某海堤工程为算例,采用理正岩土分析软件建立海堤抗滑稳定性分析模型,进行不同地震烈度下海堤震害预测。研究结果表明,场地液化对海堤地震稳定性有较大影响,依托的海堤工程满足当地7度抗震设防要求,但8度时可发生中等破坏,存在较高的地震灾害风险,宜采取有针对性的加固措施。