茂兰喀斯特自然保护区聚落空间分布与演变特点

探讨自然保护区聚落空间分布与演变特点,对认识自然保护地区人地关系动态变化具有重要意义。本文采用1963年到2015年的高分辨率影像和地形图数据,研究了茂兰保护区聚落空间分布与动态演变。结果表明:（1）茂兰自然保护区的聚落集中分布在4个实验区,从1963年到2015年,实验区聚落一直呈增加趋势,2005年是聚落集聚程度经历了减弱再到增加过程的拐点;（2）在聚落规模增加的同时,聚落的功能也在发生着变化,形成了以旅游业为主的新型生态旅游型聚落;（3）保护区峰丛洼地中聚落面积与耕地面积二者呈显著的正相关,保护区聚落密度低、聚耕比小是保护区植被得以较完整保存的根本原因。研究结果有助于为查清茂兰自然保护地区人-地关系动态状况、为连片峰丛洼地区的人-地关系优化调控提供参考。      

基于RBF神经网络的软基短期沉降预测研究

RBF(radial basis function)神经网络是一类比较优越的前向式多层神经网络,比传统的BP网络有较快的收敛速度.以深圳湾西部通道填海软基沉降的预测分析为例,探讨采用RBF神经网络解决这一问题的方法.采用插值方法构建时间间隔统一的时间序列数据并进行归一化处理,在此基础上建立了沉降变形时间序列的RBF神经网络模型,通过训练网络模型来预测沉降量.计算实例表明,模型具有运算速度快、预测精度高的特点,是一种具有应用前景的软基预测新方法.     

灰色预测在建筑物沉降变形分析中的应用

本文将灰色系统理论的GM(1,1)模型应用于建筑物沉降变形数据分析,结合南宁市民生广场沉降观测实例,进行沉降预测结果的分析和检验,充分证实了在建筑物沉降变形分析中应用灰色预测方法的可行性。     

应用遗传-神经网络方法预测软土路基沉降

理论方法预测软土地基沉降与实际存在较大的差距,使得预测结果很难达到设计要求,不利于指导施工。将现有的理论方法同现场观测信息相结合,对软土地基变形作出更为准确的预测,有利于指导和控制工程施工。采用遗传算法和BP最优化法相结合的算法来训练网络,用遗传算法来优化BP神经网络中权值;用龚帕斯曲线来分解沉降时序,通过沉降趋势线偏移量来训练网络。采用这种方法预测软土路基沉降取得了较好的应用效果。     

浅谈建筑物沉降监测方法及误差分析

阐述建筑物变形观测的内容、方法和目的,结合工程实例所采用的技术手段和达到的效果,分析建筑工程中沉降监测精度要求及预防与处理建筑物沉降监测中常见的几种现象,合理应用变形监测成果确保沉降监测精度。     

苏嘉杭高速公路高填路堤土体稳定性分析

通过突变理论进行土体稳定性分析,运用苏(州)嘉(兴)杭(州)具体的高速公路高填筑路堤的沉降观测数据进行计算,理论分析的结果与观察的结果相一致,从而为有针对性地适当提高控制沉降速率提供了理论依据。     

基于声发射实验结果讨论大震前地震活动平静现象的机制

基于岩石变形声发射实验结果讨论了大震前地震活动平静现象的机制。在双轴压缩、等位移速率加载条件下 ,挤压型雁列断层、含宏观凹凸体断层、Ⅲ型剪切断层等非连续断层在临近滑动失稳前 ,声发射活动均出现了明显的相对平静现象 ,表现为声发射事件的发生率和应变能释放水平显著降低。与此阶段相对应 ,断层带 (特别是非连续部位上新形成的一小段断层 )发生了蠕滑和匀阻化作用 ,并使得标本的差应力开始下降。根据实验结果提出 ,大地震前断层的“蠕滑 -匀阻化”过程是造成地震活动平静现象的可能机制