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1.
2.
在GM(1,1)模型的基础上,主要研究了改进残差修正模型、灰色BP神经网络模型、灰色线性回归模型在变形数据的预计精度,并且结合实例分析了不同灰色组合模型在滑坡变形预计的精度以及优缺点。 相似文献
3.
为考虑土体剪切模量对陡坡段桥梁基桩内力计算的影响,首先探讨桩后土压力的分布形式,并根据陡坡段桥梁基桩的承载特性建立简化分析模型;其次,引入Pasternak双参数模型,建立可考虑土体剪切模量的地基抗力计算模型;并在此基础上分别对受荷段与嵌固段基桩微元进行受力分析,求得各段控制差分方程,从而进一步迭代求解桩身位移及内力;最后,分别用陡坡段桥梁基桩实测数据与Pasternak双参数模型算例对本文内力计算方法进行验算,结果表明:本文计算方法用于陡坡段桥梁基桩内力计算是合理的,可为同类工程提供参考。 相似文献
4.
通过对嫩江-黑河构造带内的岩石建造研究,在嫩江科洛地区识别出一套深熔花岗岩体,岩石宏观上为一套具非典型花岗岩结构的深熔型侵入岩,具交代结构、斑杂状构造和眼球状构造。对深熔花岗岩进行了锆石LA-ICP-MS U-Pb年龄测试,获得了3组不谐和的U-Pb年龄: 390 Ma、157~163 Ma和113 Ma。其中,113 Ma年龄代表了岩石遭受后期变质热事件年龄; 157~163 Ma的年龄代表了原岩结晶年龄。综合分析深熔花岗岩成因,认为其主要与嫩江-黑河断裂深部韧性剪切热效应作用下发生的深熔有关,深熔花岗岩的划分和厘定为深入研究嫩江-黑河断裂带在中生代的活动提供了新的素材。 相似文献
5.
主要探讨了无人机航测技术在黄土丘陵沟壑区的外业像控点布设方法,提出了环形布设像控点的方法。对比分析了均匀布设像控点和环形布设像控点两种方法,对空三加密的检查点精度的影响。通过后续数据采集结果,验证了环形布设像控点方法在无人机航测技术上的可行性。 相似文献
6.
鲁中地区矿山岩体是富铁矿成矿的重要地质体,一直是勘查和研究的热点区域,但其北部倾伏端的重磁异常特征则研究相对滞后。本次工作首次利用1∶1万航空磁测数据,结合重力数据,对鲁中地区矿山岩体北部倾伏区域开展了系统的重磁异常联合解译,更新完善了地质地球物理有利找矿标志。结合地质认识,提出了张家洼Ⅲ矿床西翼深部、东翼深部、矿山弧形背斜北部倾伏端两翼3处有利找矿方向。综合分析认为,区内已有主要矿体在深部未封闭,推测覆盖区仍存在未发现的盲矿体,低缓磁异常的外凸分支异常区、张家洼铁矿深部、冶庄地区北部等区仍具有较大的找矿潜力,为研究区深部找矿工作提供了有利指示。 相似文献
7.
8.
南水北调工程是实施中国水资源优化配置和解决北方缺水问题的重大战略工程,它的修建将对汉江中下游流域湿地景观格局及价值产生重大影响。以汉江中游典型湿地——谷城汉江湿地为研究对象,应用遥感和地理信息技术,利用1991年、2000年、2007年、2013年和2017年的Landsat TM/ETM+/OLI影像,采用支持向量机和人工解译的分类方法,对研究区地物进行遥感分类,研究5个时期谷城汉江湿地的景观格局及其变化;采用修正的生态系统服务价值系数,估算了5个时期谷城汉江湿地的生态系统服务价值。研究结果表明,与1991年相比,2007年,谷城汉江湿地总面积减少,斑块数量增多,景观破碎度加大;与2007年相比,2017年,湿地面积在增大。谷城汉江湿地生态系统服务价值由1991年的4 813.98×10~4元减少至2007年的3 825.88×10~4元,2017年又增加至4 255.27×10~4元;在湿地的各种单项服务价值中,水文调节服务价值在5个时期中最大;在各种类型湿地中,河流生态系统的水文调节、废物处理、提供美学景观、维持生物多样性和食物生产服务价值都最大;江心洲的原材料生产和气体调节的服务价值都最大;河流和河漫滩气候调节的服务价值都较大;江心洲和河漫滩保持土壤的服务价值都较大。 相似文献
9.
为探讨斜坡地基刚性桩水平极限承载力的计算方法,介绍柔性桩的等效刚性桩有效嵌入深度并引入极限水平地基反力分布形式。根据荷载指向坡外及坡内两种情况,提出适用于斜坡地基桩前土体的两种极限破坏模式。然后,基于极限分析上限定理,推导出两种荷载方向下的刚性桩极限承载力,并引入多组现场试验,验证了理论方法的合理性。探讨了边坡坡角、内摩擦角、黏聚力及荷载方向对极限承载力的影响,得出了一些规律性结论,并基于以上分析结果,提出斜坡地基刚性桩水平极限承载力随坡角变化的拟合公式。这些分析为斜坡地基上基桩设计提供了一定的参考,具有理论及工程应用价值。 相似文献
10.
社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博(简称为微博)的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。 相似文献