地震动强度参数估计的可解释性与不确定度机器学习模型

准确预测地震动强度参数(峰值加速度PGA、峰值速度PGV等)对于震后应急和地震危险性概率分析至关重要.作为地震动强度参数预测的新手段,机器学习算法具有优势,但也存在可解释性差和难给出预测结果不确定度的问题.本文提出采用自然梯度提升(NGBoost)算法在预测结果的同时提供其不确定度,并结合SHAP值解释机器学习模型.基于NGA-WEST2强震动数据库,本文训练出了适合预测活跃构造区地壳地震的PGA和PGV概率密度分布的机器学习模型.测试集数据PGA和PGV的预测值与真实值的相关系数可达0.972和0.984,并可给出预测结果的合理概率密度分布.通过SHAP值,我们从数据角度弄清了各输入特征(矩震级M_W、Joyner-Boore断层距R_jb、地下30 m平均S波速度V_S30、滑动角Rake、断层倾角Dip、断层顶部深度Z_TOR和V_S达到2.5km·s^-1时的深度Z_2.5)对机器学习模型预测结果的影响机理.SHAP值显示,基于NGBoos...     

基于Stacking模型融合策略的日本俯冲带板缘地震动预测

高精度的地震动预测模型有助于提高地震灾害的预警和应对能力。传统回归方法构建地震动预测模型时提前设定了方程的形式,此种方法存在一定局限性,难以反映地震动传播过程中的复杂规律,因此越来越多的学者尝试应用机器学习方法构建地震动预测模型。但采用单一的机器学习算法,难以从数据中捕捉到更多规律,最终导致模型精度难以提升。本文基于日本KiK-net和K-Net强震台网收集到的俯冲带板缘地震动记录,使用Stacking模型融合策略,以LightGBM、XGBoost和CatBoost算法作为基学习器,线性回归算法作为元学习器,引入客观且高效的贝叶斯优化算法对模型进行超参数优化,最终训练并提出了一种适用于日本俯冲带板缘地震动预测的融合模型Stacking-Interface。对比分析所提出模型、单一机器学习模型和传统模型,发现机器学习模型的精度普遍高于传统模型,且相较于单一的机器学习模型,融合模型的预测能力有一定的提升;通过与实际地震动记录的对比和特征参数敏感性分析,验证了所提模型的可靠性和泛化能力。研究方法和结果能够为地震风险分析提供参考。     

带钢板暗支撑叠合板式剪力墙恢复力模型研究

大量的研究结果表明,在叠合板式剪力墙中引入钢板暗支撑能够有效提高叠合板式剪力墙的抗震性能。为了指导该种带钢板暗支撑叠合板式剪力墙的抗震设计,利用已有的带钢板暗支撑叠合板式剪力墙的试验数据,基于四折线骨架模型,对开裂点、屈服点、峰值点、极限点的荷载、位移及刚度进行计算分析,同时采用逐步回归分析得到了残余位移计算模型,进而构建了带钢板暗支撑叠合板式剪力墙的恢复力模型。通过与试验结果的对比发现：建立的四折线骨架模型获得的各受力阶段的荷载、位移及刚度与试验结果吻合良好,提出的逐步回归分析得到的残余位移模型可以较好地预测带钢板暗支撑叠合板式剪力墙各加载循环的残余位移,因此,文中提出的恢复力模型与残余位移模型能够较为真实地反映带钢板暗支撑叠合剪力墙的滞回特性,可为其抗震设计提供理论依据。     

基于机器学习集成算法的电离层层析算法迭代初值精化

GNSS电离层层析技术在电离层探测中扮演着重要角色,然而,由于观测数据不足或分布不均,导致层析模型中固有的不适定性问题成为制约该技术推广应用的主要瓶颈,其主要表现在无信号射线像素的反演电子密度对初值比较依赖,而初值通常是由精度不高的经验模型给出,从而拉低了电离层层析的整体精度.针对该问题,本文提出了一种基于机器学习集成算法(XGBoost)的电离层层析新方法(XGB-CIT),即基于传统层析算法,利用多个连续时段中有信号射线像素的特征及其电子密度反演值对机器学习模型进行训练,然后预测后续时段中所有像素的电子密度,并以此作为电离层层析的迭代初值,实现对电离层层析算法迭代初值的精化以及层析精度和效率的提升.利用湖南省连续两天共46个时段的CORS观测数据进行层析反演,并以23个连续时段为滑动窗口构建机器学习模型进行初值预测,并在此基础上利用正演误差和电离层测高仪数据对XGB-CIT的精度和适用性进行检验.其结果表明：相较于IRI2016模型,XGBoost算法提供的迭代初值精度提高了68%,而基于该初值得到的XGB-CIT模型,其精度和效率也比传统层析方法有所提高,其中收敛速度提高了20%...     

钢板剪力墙结构的简化模型研究

统一等代模型(USM)和混合杆系模型(CSM)是从纯拉杆模型(SM)基础上发展起来的两种钢板剪力墙结构简化模型。本文在已有试验研究基础上,通过有限元软件ABAQUS对采用精细模型和简化模型的钢板剪力墙结构进行了单调荷载弹塑性分析和动力时程分析,基于理论推导对USM模型进行了修正,并给出了CSM模型的理论荷载-位移曲线,同时讨论了CSM模型应用于时程分析的适用性。结果表明:相比于SM模型,USM模型估计的极限承载力具有更高的精度,但初始刚度提升不明显;虽然CSM模型估计的初始刚度精度很高,但是当墙板高厚比较大时,其承载力高于精细模型,而CSM模型应用于动力时程分析时,对于墙板高厚比大于250的钢板剪力墙结构模拟等效结果较为准确。该研究为钢板剪力墙结构的简化模型应用提供一定参考。     

铜川新区土层剪切波速与土层深度的统计关系研究

基于铜川市地震小区划项目中46个钻孔1 960个实测剪切波速样本数据,采用幂函数、指数函数、线性函数和一元三次多项式函数4种模型,对该地区典型土层剪切波速随深度的变化关系进行统计回归,并以拟合优度为评价标准,得到最优回归公式为一元三次多项式函数模型。与实测波速对比结果表明,本地区按区分岩性的最优回归公式分层得到的预测结果精度更高,所推荐的经验公式可供无波速资料的同类场地参考使用。     

基于页岩岩石物理等效模型的地应力预测方法研究

地应力的精确预测是对页岩地层进行水平井钻井轨迹设计和压裂的基础.本文在分析页岩构造特征的基础上,提出了适用于页岩地层的岩石物理等效模型的建立流程,并以此为基础实现了最小水平地应力的有效预测.首先,通过分析页岩地层的矿物、孔隙、流体及各向异性特征,将其等效为具有垂直对称轴的横向各向同性介质,进行了页岩岩石物理等效模型的构建;然后建立了页岩地层纵横波速度经验公式,并将该经验公式与岩石物理等效模型均应用于实际页岩工区的横波速度预测中,二者对比表明,本文中建立的页岩气岩石物理等效模型具有更高的横波预测精度,验证了该模型的适用性;最后,利用该模型计算各弹性刚度张量,进而实现了页岩地层最小水平地应力的预测,与各向同性模型估测结果对比表明,该模型预测的最小水平地应力与地层瞬间闭合压力一致性更高,且储层位置更为明显,具有较高的实用性.     

高性能混凝土剪力墙恢复力模型研究

高性能混凝土剪力墙的侧向刚度较大,变形能力较差。为了增强其侧向变形能力,通常在剪力墙截面两端设置约束边缘构件。根据15个设置边缘约束构件的高性能混凝土剪力墙弯曲(弯曲剪切)破坏的试验结果,以屈服点、峰值点和极限点将此种剪力墙的力-位移骨架曲线简化为三线型模型;基于平截面假定,分别推导了屈服荷载、峰值荷载及极限荷载的表达式;公式推导中考虑了边缘约束构件的影响。根据理论分析和试验数据,建立了骨架曲线各阶段的刚度计算公式。从理论值与试验值的比较可以看出,基于平截面假定所得到的屈服荷载和峰值荷载的计算值均与试验值接近。考虑了卸载时的刚度退化,并建立了适合高性能混凝土剪力墙的恢复力模型。     

一种新型耗能剪力墙的滞回曲线计算分析

为了验证一种耗能剪力墙的抗震控制效果,本文进行了这种剪力墙模型的低周反复荷载试验。利用多垂直杆元模型建立了耗能剪力墙的力学计算模型,并利用该模型建立了计算耗能剪力墙荷载－位移骨架曲线和滞回曲线的计算方法,编制了相应的计算程序,利用该程序对试验进行了分析。计算曲线与试验曲线一致,表明本文采用的计算模型是正确的。     

工作状态下梁及桥梁模态与损伤识别的新方法

工作状态下桥梁结构的模态参数识别是桥梁损伤识别的重要环节,考虑桥梁检测的实用性,桥梁检测一般应建立在环境激励的基础上,已有的环境激励下模态参数识别的方法对模态频率的识别的精度较高,而对位移模态的识别则误差较大。提出了一种利用移动质量块在不同位置时对桥梁的模态频率进行多次测量,用各次测得的频率值确定位移模态的新方法,使得位移模态识别的精度接近频率识别的精度,建立了该方法的初步模型,推导了频率与位移模态关系的理论公式,并通过数值模拟对该方法的有效性进行了说明。     

地震前兆综合预测支持向量机模型研究

该文介绍了支持向量机算法的原理与回归方法。 采用支持向量机中的非线性回归算法与理论公式产生的多维样本, 对其进行了数值仿真实验。 利用该方法和地震前兆异常建立了最佳地震综合预测模型, 对获得的最佳模型进行了内符检验, 得出最佳模型的预测结果与实际震例的地震震级基本一致。 综合分析认为, 支持向量机无论在学习或者预测精度方面不但具有很大的优越性和具有较强的外推泛化能力, 而且基于支持向量机回归算法建立的地震前兆综合预测模型是可行的, 其获得的知识可较为准确地实现对主震震级的综合预测。     

装配式双钢套管混凝土组合剪力墙抗震性能有限元分析

为了研究不同含圆钢率对新型可适用于高层建筑的装配式内置双钢套管混凝土组合剪力墙抗震性能的影响,采用有限元软件ABAQUS对该组合剪力墙进行拟合分析.依据组合剪力墙试验数据等参数建立SW1～SW4、SW6模型,进行水平单推加载并与试验结果骨架曲线进行对比.有限元模拟所得位移-荷载曲线和试验值具有较好的吻合度,极限承载力误...     

基于改进Stacking算法的致密砂岩储层测井流体识别

致密砂岩储层物性差,测井响应对孔隙流体不敏感,应用传统测井解释图版划分流体类型精度较低.机器学习技术通过学习更多维度的特征,可以建立合适的流体识别模型.相较于单一算法,集成学习可以通过联合多个专家模型提升预测精度,但是不同的集成学习策略性能差距较大.本文提出了一种改进的Stacking算法,通过平均影响值法寻找敏感测井曲线作为输入,利用不同的特征集构建多个子模型,并使用不同集成策略将其组合为若干性能更佳的专家模型进行训练,同时引入独立专家避免过拟合,将专家模型的预测结果通过交叉验证的方式进行模拟预测,最后应用元学习器预测最终结果.将该方法用于库车坳陷迪北气藏致密砂岩储层流体识别,测试准确率可达93%,优于CatBoost模型和XGBoost模型,证明了该方法的有效性和适用性.为致密砂岩储层流体识别提供了新的思路.     

杭州市典型土层剪切波速与埋深间的关系分析

基于杭州市丰富的场地钻孔剪切波速资料,采用3种常见的剪切波速与埋深回归分析模型,分析杭州地区5类常规土在场地分类和场地未分类情况下的最优拟合公式和预测范围,并对推荐模型进行可靠性验证,对常规粉质粘土和粉砂进行地区差异性分析。研究结果表明:本文推荐的剪切波速与埋深关系公式具有良好的可靠性;地区、岩土类型和预测深度均对剪切波速与埋深关系模型的可靠性产生显著影响,故应用时应优先选用本地区统计模型,如若未有,则需根据已有资料,对选用模型进行岩土类型和适应预测深度范围验证,以保证所选模型的可靠性;受地区、岩土类型和预测深度的影响,考虑场地分类并不一定提高统计模型的预测精度,在实际工程应用中具有不确定性。     

型钢高性能混凝土剪力墙恢复力模型研究

在前人研究成果的基础上,本文通过对6个型钢高性能混凝土剪力墙荷载-位移滞回曲线的分析,得出了简化的三折线型恢复力模型,并提出各个特征参数的计算公式,计算值与与试验值较为吻合。滞回规则采用考虑刚度退化和强度退化的剪切滞变模型,为型钢混凝土剪力墙的弹塑性分析提供了依据。     

可解释性长短期记忆模型用于预测湖泊总磷浓度变化

对湖泊总磷的变化预测和来源识别对水资源调度和流域生态治理有着重要的意义,然而复杂的生化反应和水动力条件导致的非平稳性给湖泊总磷浓度的准确预测带来极大的困难。为克服这一挑战,本文引入了基于加权回归的季节趋势分解(seasonal and trend decomposition using Loess,STL)技术和夏普利加法(SHapley additive exPlanations,SHAP)结合长短期记忆网络(long short-term memory neural network,LSTM)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)构建了一个可解释的预测框架,以增强对湖泊总磷浓度演变的预测并提高其可解释性。研究表明:(1)在骆马湖总磷浓度的预测中,该框架拥有较好的预报精度(R²=0.878),优于LSTM和卷积长短期记忆模型(convolutional neural networks and long short term memory network,CNN-LSTM)。当预测时间步长增加到8 h时,该框架有效提高了总磷浓度的预测精度,平均相对误差和均方根误差分别降低了47.1%和33.3%。从预测趋势来看,骆马湖在汛期的总磷平均浓度为0.158 mg/L,相较于非汛期的平均浓度,增加了202.1%。(2)运河来水是骆马湖总磷浓度最重要的影响因素,贡献权重为60.0%,并且不同断面(三湾、三场)的污染源受水动力、气象等因素的影响存在显著的时空差异。本文凸显了神经网络模型在预警水体污染方面的可实施性,并且为提高传统神经网络的学习能力和可解释性的开发与验证提供了重要方向。     

基于修正Park-Ang模型的SCS剪力墙损伤指数研究

为研究双钢板混凝土组合剪力墙(Steel-concrete-steel composite shear walls, SCS)剪力墙在地震作用下的损伤演化规律,基于Park-Ang损伤模型提出修正后的SCS剪力墙双参数损伤模型,并采用OpenSees有限元软件对72个依照现行规范设计的SCS剪力墙试件进行分析,研究轴压比、剪跨比、暗柱配钢率、墙身配钢率对SCS剪力墙的极限位移、屈服位移、屈服剪力、累积滞回耗能等指标的影响,得到了适用于双钢板混凝土剪力墙基于变形和耗能双重准则的损伤模型。以对数正态分布作为分布密度函数来对双钢板混凝土剪力墙构件各损伤状态的累积概率密度进行拟合,得到了SCS剪力墙不同损伤程度对应的损伤指数范围。     

门限自回归建模在东北地区未来地震趋势研究中的应用

叙述门限自回归模型建模的基本原理及步骤,利用东北地区年最大震级序列数据建立门限自同归模型SETAR(2,4,3),并依此对东北地区未来可能发生的最大地震进行预测.结果表明,该模型预测精度较高,其研究结论对东北地区未来地震活动趋势预测具有参考意义.     

长周期地震动输入下大型建筑剪力墙振动台试验

为优化处于长周期地震动输入下的大型建筑剪力墙结构,进行了振动台试验。分析普通地震动与长周期地震动波的区别,证明了长周期地震波具有显著长周期分量的特性。将某一高层酒店剪力墙作为研究案例,设计模拟实验台的构建流程与传感器布局,将建筑模型缩尺比例设置为1∶10。选择CA波、RG波、EL波作为实验用地震波,从位移与结构周期、层间剪力与位移比、易损性以及损失评估等方面对大型建筑剪力墙的抗震性能进行了评估。振动台试验结果表明,在位移相同的情况下,长周期地震波下的建筑极限承载力最小;在经历CA波、RG波、EL波后,模型的自振周期均发生变化,而EL波作用下模型的自振周期始终比基本周期略长;不同地震波下,X、Y向层间剪力变化基本趋于一致;CA波、EL波作用下,X向位移比较为接近,而剪力墙Y向上位移比在三种地震波作用下具有较大差异性;在长周期地震波作用下,大型建筑剪力墙损伤最为严重。     

利用深度回归分析天津市区土体剪切波速

应用数理统计方法分析了天津市78个钻孔,2 212组不同岩土体的剪切波速数据,得到了其区分岩土类型和不区分岩土类型2种情况下最优的剪切波速回归公式,利用所得经验公式对实际钻孔不同深度剪切波速进行了预测,并基于实测结果对预测结果进行了分析。结果表明,天津市区主要岩土类型剪切波速与深度的相关性大小存在较为明显的差异,其中粘土、粉土和粉质粘土的相关性最好,粉砂和细砂次之,人工填土最差;各类主要岩土体剪切波速与埋深之间的相关关系中多项式模型拟合精度最高,给出的各类主要土体剪切波速与埋深经验关系准确可靠,可用于天津市区主要土体剪切波速计算工作。