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801.
传递系数法与FLAC强度折减法比较分析——以猴子石滑坡分析为例 总被引:6,自引:0,他引:6
采用传递系数法和FLAC的强度折减法,对猴子石滑坡在天然状态、三峡蓄水及地震等工况下的稳定性进行了对比分析计算.结果表明,两种方法计算结论基本一致,但FLAC法能反映出滑坡体内的应力和应变变化规律,能跟踪关键点的位移、速度以及应力随时间的变化。 相似文献
802.
沥青混合料配合比设计的新探索 总被引:1,自引:0,他引:1
将矿粉用量作为一个变量因素,与沥青用量一起纳入沥青混合料配合比设计中,并应用二次回归正交试验解决双变量因素配合比设计,使沥青混合料配合比设计力学性质更佳,经济指标更低。 相似文献
803.
804.
当河流兼具发电、供水、防洪和生态保护等多种功能时,航道承载力如何兼顾多目标协同发展及量化问题成为当前航道建设研究的重要问题。运用改良变异法,并结合航道承载力对生态、经济、河流多功能利用等目标的承载水平评价值,对航道承载力进行协同互适的调控,计算出多目标协同下的最大航道尺度,并通过AE航道作为算例对评价模型与计算方法的合理性及可操作性进行验证。结果表明,计算出的最大航道尺度可缓解当前航道建设与经济、生态和河流多功能利用发展中的矛盾;计算模型合理、可行。 相似文献
805.
《公路》2021,66(9):353-357
国道108周至段边坡水毁灾害频发,对其进行危险性评价可为灾害防治提供理论基础。开展了国道108周至段边坡水毁灾害调查,对11项调查项目进行分级,基于主成分分析和卡方独立性检验提出了公路边坡水毁灾害危险性评价指标,采用Logistic回归方法建立了危险性评价模型,对193处公路边坡进行了危险性评价,对部分公路边坡提出了防治对策。研究结果显示:在193处公路边坡的评价结果中,不危险、低危险、中等危险、高危险和极高危险的边坡分别为34、22、38、57和42处;根据灾害危险性评价结果和灾害点的潜在危害,建议对7处公路边坡进行工程治理,并提出了具体的工程治理措施。 相似文献
806.
为避免微小设备维修误差对船舶航行稳定性造成的影响,提出船舶精密机械设备维修质量检测方法。通过精密拉曼维修因子计算、因子校正2个步骤,完成船舶精密机械设备的维修特征分析。在此基础上,通过维修特征检查、标准检测集建立、质量检测算子提取3个步骤,完成船舶精密机械设备维修质量检测方法的搭建。模拟船舶航行情况设计对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用船舶精密机械设备维修质量检测方法后,微小设备维修误差定位准确性提升至90%,定位时间缩短至20 s以内。 相似文献
807.
《西安交通大学学报(医学版)》2019,(2):311-316
目的采用灰色预测模型、ARIMA自回归移动平均模型和NAR非线性自回归动态神经网络模型分别预测西安市出生缺陷率,探索出生缺陷的流行趋势和可能的未来走向。方法对2003-2015年在西安市各级开设产科的医疗保健机构出生的孕28周至生后7 d所有围产儿进行出生缺陷监测并收集资料。用2003年10月至2015年9月出生缺陷监测数据对西安市出生缺陷发生率数据分别构建数据模型,将同时期实际出生缺陷发生率与模型拟合数据进行比较,评价模型的预测性能,并预测西安市2016至2017年每季度出生缺陷发生率。采用Excel软件进行数据录入,SPSS 16.0软件包进行统计学分析,Matlab软件进行灰色模型预测和神经网络模型预测,ARIMA自回归移动平均模型使用R软件进行预测。结果灰色预测模型提示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为9.62、9.67、9.72、9.77、9.82、9.87、9.92、9.97,呈缓慢上升趋势。ARIMA模型预测显示2016至2017年度西安市各季度出生缺陷率(‰)分别为11.98、12.83、11.28、11.78、12.23、11.73、11.80、12.00,仍在较高水平相对狭窄的区间波动。NAR神经网络模型预测西安市出生缺陷率(‰)为13.24、17.91、10.55、16.08、16.47、9.42、11.99、11.68,在2016年到达出生缺陷率峰值,2017年相比2016年开始出现下降。比较3种模型对出生缺陷发生率的发展趋势预测,灰色预测模型、ARIMA模型、NAR模型的均方根误差分别为1.353 009、1.181 373、0.555 347。结论 NAR模型对出生缺陷数据预测更可靠,ARIMA模型次之,灰色预测模型误差相对较大;加强出生缺陷的预防和控制工作仍然是今后较长一段时间的公共卫生重点工作。 相似文献
808.
合理的铁路运用车保有量,对满足铁路货运需求,提高货车运用效率,降低运营成本等有重要作用.考虑铁路运输系统复杂的内外部环境及其动态变化特性,对影响运用车保有量因素定性分析;提出了粗糙集属性约简、灰色关联分析、逐步回归方法相结合的主要影响因素识别方法.以此为基础,建立了基于 Box-Cox变换分位数回归(Box-Cox-TQR)和核密度估计相结合的概率密度预测模型.以国家铁路局运用车保有量实际数据为基础,进行预测试验.结果表明,利用主要因素识别的方法符合目标值的运动变化规律,预测结果具有良好的精度.此外,概率密度预测比点预测、区间预测传递出更多信息,为管理决策提供更多准确有用信息. 相似文献
809.
《综合运输》2017,(2)
公路客运量预测是为了超前掌握公路客运量的发展趋势、特征和规律,有助于公路网的规划建设和管理。文章使用基于时间序列和回归分析的组合预测方法,对公路客运量进行预测。首先,分别使用单项预测方法进行客运量预测;其次,在对倒数权系数与合作对策权系数确定法进行改进的基础上,根据单项预测方法或者给予预权的组合预测方法的预测结果的平均预测误差绝对值和平均预测误差平方对预测组合的权重系数进行确定,并进行组合预测;最后,根据预测有效性判断标准,分别对比不同单预测方法之间、基于不同权系数确定方法的组合预测方法之间以及组合预测和单项预测方法之间的预测有效性。对比分析结果表明,组合预测方法预测结果的有效性较多数单项预测方法更优。 相似文献