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运用支持向量机方法对数值模拟结果的初步释用 被引量:4
1
作者 邓小花 魏立新 +1 位作者 黄焕卿 张润宇 《海洋预报》 2015年第2期14-23,共10页
基于获得的海水浴场逐日两次观测资料及同期NCEP数值模拟结果(提取各种相关变量),通过求取两者之间的相互关系,并采用最优子集方法确定了对各预报要素具有重要意义的影响因子。针对海水浴场的气温、降水及能见度等要素的预报,应用支持... 基于获得的海水浴场逐日两次观测资料及同期NCEP数值模拟结果(提取各种相关变量),通过求取两者之间的相互关系,并采用最优子集方法确定了对各预报要素具有重要意义的影响因子。针对海水浴场的气温、降水及能见度等要素的预报,应用支持向量机方法建立了相应的预测模型,最终获得不同海水浴场在不同预报时效、不同预报要素的数值产品释用结果。经过对比分析,各预报要素释用后的结果较释用前在预报准确率方面有较大的提高。 展开更多
关键词 支持向量机方法 NCEP数值模拟结果 释用 气温 降水 能见度
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基于无人机遥感影像分类方法研究 被引量:2
2
作者 李秋子 胡珊 《湖南农业科学》 2019年第7期93-96,共4页
以无人机遥感影像作为分类数据,分别采取ENVI软件中的支持向量机分类方法和eCognition软件中的面向对象的分类方法,对所选研究区的农作物以及研究区所存在的其他地物类型进行分类。试验结果表明:eCognition软件中面向对象的分类方法的... 以无人机遥感影像作为分类数据,分别采取ENVI软件中的支持向量机分类方法和eCognition软件中的面向对象的分类方法,对所选研究区的农作物以及研究区所存在的其他地物类型进行分类。试验结果表明:eCognition软件中面向对象的分类方法的分类效果较好,总体分类精度达到了90.99%,Kappa系数为0.8737,相对ENVI软件中的支持向量机分类方法,eCognition软件中面向对象的分类方法更加适合用在无人机遥感分类上。 展开更多
关键词 无人遥感影像 ENVI支持向量分类方法 eCognition面向对象分类方法
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近红外光谱结合非线性模式识别方法进行牛奶中掺假物质的判别 被引量:8
3
作者 倪力军 钟霖 +2 位作者 张鑫 张立国 黄士新 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第10期2673-2678,共6页
以287例上海及上海周边地区牧场的生鲜奶作为真奶样本集组成3个真奶样品集合,配制了526例含有糊精(或淀粉)+三聚氰胺(或尿素、或硝酸铵)的掺假牛奶形成6个不同种类的假奶样品集合,其中糊精、淀粉在掺假奶中的含量为0.15%~0.45%;硝酸铵... 以287例上海及上海周边地区牧场的生鲜奶作为真奶样本集组成3个真奶样品集合,配制了526例含有糊精(或淀粉)+三聚氰胺(或尿素、或硝酸铵)的掺假牛奶形成6个不同种类的假奶样品集合,其中糊精、淀粉在掺假奶中的含量为0.15%~0.45%;硝酸铵、尿素和三聚氰胺的含量分别为700~2 100,524~1 572与365.5~1 096.5mg·kg-1,以保证掺假奶中凯氏定氮法测得的蛋白含量不低于3%。所有样本的近红外光谱均经过标准正态变换(SNV)预处理。将3个真奶样品集合和6个假奶样品集合进行不同的组合并对其采用改进与简化的K最邻近结点算法(IS-KNN)和改进与简化的支持向量机法(ν-SVM)建立了判别糊精、淀粉、三聚氰胺、尿素、硝酸铵这5类掺假物质的近红外判别模型,探寻掺假物质的浓度与识别正确率之间的关系。结果表明IS-KNN和ν-SVM两种方法对含三聚氰胺、尿素、硝酸铵的掺假牛奶的平均判别正确率分别在49.55%~51.01%,61.78%~68.79%与68.25%~73.51%区间波动,说明在该研究的掺假物浓度范围内,很难用近红外模型良好区分不同类型伪蛋白的掺假奶;IS-KNN和ν-SVM两种方法对含淀粉的掺假牛奶的判别正确率分别为92.33%与93.66%、对含糊精的掺假牛奶的平均判别正确率分别为77.29%与85.08%。从整体结果上来看ν-SVM法进行建模判别的结果大部分优于IS-KNN法进行建模判别的结果。对判别正确率与样品中掺假物质的含量水平分析表明近红外光谱结合非线性模式识别方法能良好地区分掺假奶中含量较高(0.15%~0.45%)的糊精和淀粉,而对含量偏低的三聚氰胺等伪蛋白的判别效果不佳,说明近红外光谱技术不适于鉴别牛奶中含量低于0.1%的掺假物质。 展开更多
关键词 近红外光谱 液态奶掺假物质判别 改进与简化的支持向量机方法 改进与简化的KNN方法
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河道砂体含油性判别方法 被引量:7
4
作者 王永刚 乐友喜 +1 位作者 曹丹平 王学军 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期459-462,共4页
砂体的含油性预测确有一定的难度与风险性。然而,由于各类砂体的含油性总有一定的特点和规律,所以在遵循地质特点和规律的条件下,对河道砂体含油性的地质和地球物理条件进行分析,便可以利用地质、地球物理和油藏工程等领域的多种信息对... 砂体的含油性预测确有一定的难度与风险性。然而,由于各类砂体的含油性总有一定的特点和规律,所以在遵循地质特点和规律的条件下,对河道砂体含油性的地质和地球物理条件进行分析,便可以利用地质、地球物理和油藏工程等领域的多种信息对河道砂体的含油性进行科学合理地预测。文中主要利用优化的地震属性、孔隙率预测结果、神经网络方法和支持向量机方法的含油性预测结果,对埕东凸起北坡馆陶组上段河道砂体含油性进行综合判别,取得了初步成效。 展开更多
关键词 河道砂体 地震属性 孔隙率预测 含油性预测 模糊神经网络方法 支持向量机方法 判别方法 地质特点 神经网络方法 地球物理
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基于改进的SVM分类器的医学图像分类新方法 被引量:7
5
作者 蒋芸 李战怀 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期53-55,共3页
支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类... 支持向量机(SVM)是一种准确度高的分类器,具有很好的容错和归纳能力;粗糙集理论方法在处理大数据量、消除冗余信息等方面具有优势。将两者相结合提出一种改进的SVM分类算法ISVM,并将其应用于乳腺X光图像分类。实验结果表明,ISVM的分类精确度可达到96.56%,比SVM的分类精确度(92.94%)要高3.42%,同时错误分辨率也平均接近100%。 展开更多
关键词 改进的支持向量机方法 粗糙集 乳腺X光图像
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用数值预报释用方法做近海及登陆热带气旋强度预报 被引量:14
6
作者 钱燕珍 孙军波 +1 位作者 陈佩燕 张程明 《气象》 CSCD 北大核心 2013年第6期710-718,共9页
这是一个对GFS数值预报产品进行解释应用的方法。将支持向量机(SVM)同归方法应用于近海和登陆热带气旋(TC)的强度预报。从其本身强度,影响范围内气象因子情况,地形因子等三个方面,设计相关因子,建立预报模式,用来预报12、24、36、48、60... 这是一个对GFS数值预报产品进行解释应用的方法。将支持向量机(SVM)同归方法应用于近海和登陆热带气旋(TC)的强度预报。从其本身强度,影响范围内气象因子情况,地形因子等三个方面,设计相关因子,建立预报模式,用来预报12、24、36、48、60和72 h的TC强度。总体上模式强度预报结果与中央气象台的预报结果相近,优于气候持续法的预报;趋势预报优势明显,可高出7~12个百分点。表明可以成为台风强度预报的另一个工具,投入业务应用。 展开更多
关键词 近海台风 登陆台风 强度预报 支持向量机方法 数值预报释用
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船舶结构海冰载荷的实船测量及反演方法研究 被引量:9
7
作者 孔帅 崔洪宇 季顺迎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期8-16,共9页
极地船舶通航中,海冰载荷是影响船舶安全航行的重要环境载荷,可造成船舶结构的严重损毁和疲劳破坏。由于海冰条件的差异和船体结构的复杂性,海冰荷载的实船测量是确定海冰载荷分布的关键途径。然而,船舶水线位置处往往因水密隔舱等密闭... 极地船舶通航中,海冰载荷是影响船舶安全航行的重要环境载荷,可造成船舶结构的严重损毁和疲劳破坏。由于海冰条件的差异和船体结构的复杂性,海冰荷载的实船测量是确定海冰载荷分布的关键途径。然而,船舶水线位置处往往因水密隔舱等密闭结构而不易安装传感器,这需要采用远场海冰载荷识别方法以克服传感器位置的限制。智能算法中的支持向量机方法具有小样本学习和强泛化性等算法特征,可适用于载荷识别过程中非线性映射关系的反演。为此,采用基于支持向量机方法的参数识别模型对船体结构上的海冰载荷进行远场反演分析。对船舶的海冰载荷反演结果在时域上很好地反映了船-冰碰撞特征,且该反演的海冰载荷与其他现场测量的冰载荷数值和离散性也比较接近,进而也验证了该海冰载荷识别方法的可靠性。基于支持向量机方法远场载荷识别方法是对传统船舶结构海冰载荷识别方法的扩展,有效地增加了海冰载荷的监测范围。 展开更多
关键词 船体结构 海冰载荷 实船测量 载荷识别 支持向量机方法
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基于相位统计信息特征的相移键控类信号识别
8
作者 张晓林 李铭 孙溶辰 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1202-1209,共8页
为解决非协作通信中,相移键控类信号由于相位相似,导致在复杂环境下的分类识别困难的问题,本文在高斯噪声下通过对信号相位信息概率密度的推导,并使用高斯核密度估计的方法得到了一种恢复信号相位信息特征的方法。通过仿真实验将该方法... 为解决非协作通信中,相移键控类信号由于相位相似,导致在复杂环境下的分类识别困难的问题,本文在高斯噪声下通过对信号相位信息概率密度的推导,并使用高斯核密度估计的方法得到了一种恢复信号相位信息特征的方法。通过仿真实验将该方法从加性高斯噪声推广到加性Alpha稳态分布噪声中。在该方法下,本文提出的特征对BPSK、QPSK、OQPSK、π/4_DQPSK、8 PSK 5类信号在Alpha噪声下可以准确识别。研究表明:使用支持向量机方法可以在信噪比0 dB以上时使信号的总体识别率达到90%以上。 展开更多
关键词 非协作通信 高斯核密度估计 相位信息特征 Alpha稳态分布噪声 相移键控 调制识别 信噪比 支持向量机方法
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基于数据智能可视化分析的滑坡信息化施工研究 被引量:10
9
作者 张友良 冯夏庭 +1 位作者 赵洪波 李邵军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期935-939,共5页
采用信息化施工技术进行大型滑坡整治,既安全又经济。笔者探讨了基于大量监测数据处理为核心的信息化施工技术。采用数据可视化技术对大型滑坡巨大数据进行分析处理,确定了滑动面位置、滑动方向和对滑坡进行危险性分区。将支持向量机方... 采用信息化施工技术进行大型滑坡整治,既安全又经济。笔者探讨了基于大量监测数据处理为核心的信息化施工技术。采用数据可视化技术对大型滑坡巨大数据进行分析处理,确定了滑动面位置、滑动方向和对滑坡进行危险性分区。将支持向量机方法用于预测滑坡变形。将智能和可视化分析结果用于滑坡动态优化设计中,并用一个实际工程实例论述了方法的思路。 展开更多
关键词 滑坡监测 数据可视化 信息化施工 智能预测 支持向量机方法
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基于分子形状与电性拓扑状态指数预测烃类物质粘度的研究 被引量:4
10
作者 时静洁 陈利平 +1 位作者 陈网桦 杨惠 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期575-580,共6页
基于定量结构性质相关性(Quantitative structure-property relationship,QSPR)原理,以2种Kappa分子形状指数与9种电性拓扑状态指数作为描述符,研究了烃类物质粘度(η)与其分子结构间的内在定量关系。以65种化合物作为样本集,随机选择其... 基于定量结构性质相关性(Quantitative structure-property relationship,QSPR)原理,以2种Kappa分子形状指数与9种电性拓扑状态指数作为描述符,研究了烃类物质粘度(η)与其分子结构间的内在定量关系。以65种化合物作为样本集,随机选择其中52种作为训练集,剩余13种作为测试集,分别采用多元线性回归方法(Multiple linear regression,MLR)和支持向量机方法(Support vector method,SVM)建立模型进行分析测试。研究结果表明:SVM模型对烃类物质粘度具有很强的预测能力,该方法所得模型在模型拟合和预测能力方面大大优于MLR模型。同时,应用Jackknifed法对SVM模型进行了稳健性检验,进一步说明了SVM对于烃类物质粘度的预测模型的稳定性与可靠性。该研究提供了一种新的预测烃类物质粘度的方法。 展开更多
关键词 分子形状指数 电性拓扑状态指数 烃类 粘度 定量构效关系 多元线性回归方法 支持向量机方法 预测
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珠江黄埔大桥模态频率连续监测中的温度影响Ⅱ:温度影响及建模分析 被引量:3
11
作者 王立新 朱嘉健 +2 位作者 姜慧 赵贤任 李雪艳 《震灾防御技术》 CSCD 北大核心 2016年第2期251-260,共10页
本文在《珠江黄埔大桥模态频率连续监测中的温度影响Ⅰ:频率识别》的基础上,利用2013年10月至11月的识别频率和温度数据,针对环境温度对珠江黄埔大桥频率监测的影响问题进行研究。首先通过时程曲线对比以及线性拟合,对温度与识别频率进... 本文在《珠江黄埔大桥模态频率连续监测中的温度影响Ⅰ:频率识别》的基础上,利用2013年10月至11月的识别频率和温度数据,针对环境温度对珠江黄埔大桥频率监测的影响问题进行研究。首先通过时程曲线对比以及线性拟合,对温度与识别频率进行相关性分析;然后分别采用多项式回归和支持向量机回归方法(SVR)进行建模分析,并利用拟合模型对测试样本进行频率预测;最后通过残差分析,评价了两种非线性模型的拟合效果。研究结果表明,大桥模态频率与环境温度之间存在明显的非线性的负相关关系,两种非线性模型均能很好地对频率与温度的关系进行模拟,得到了较好的预测结果。 展开更多
关键词 珠江黄埔大桥 频率变化 温度影响 支持向量机方法
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面向流程企业数据仓库的设计与应用 被引量:2
12
作者 闫伟 童祯恭 廖西亮 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期899-904,共6页
建立了应用于某流程企业的数据仓库。首先分析了数据的不同来源,设计了基于此数据源的数据清洗工具,提出数据清洗时遇到的技术问题和解决方案,并着重分析了罩盖技术检查重复数据的过程。采用数据仓库-实体联系概念模型设计了生产费用、... 建立了应用于某流程企业的数据仓库。首先分析了数据的不同来源,设计了基于此数据源的数据清洗工具,提出数据清洗时遇到的技术问题和解决方案,并着重分析了罩盖技术检查重复数据的过程。采用数据仓库-实体联系概念模型设计了生产费用、油气生产、干气和副产品库存为主题的数据仓库,并用商业智能插件实现了联机分析处理对数据仓库的查询。采用了基于主成分分析和拉格朗日公式的支持向量机方法建立了此公司各产品产量的分析预测模型,实现了用干气预测原料气和副产品的功能,获得了良好的经济效益。 展开更多
关键词 数据仓库 数据清洗工具 罩盖技术 数据仓库-实体联系概念模型 支持向量机方法
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致密油藏水平井体积压裂初期产能预测 被引量:15
13
作者 王威 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2016年第5期575-579,共5页
针对体积压裂井压后初期产能预测难度大的问题,依据大庆油田龙26井区和垣平1井区体积压裂地质、工程及动态数据,分析了压后初期产能的影响因素。采用灰色关联分析法、复相关系数法和熵值法,综合分析体积压裂后初期产能与影响因素的相关... 针对体积压裂井压后初期产能预测难度大的问题,依据大庆油田龙26井区和垣平1井区体积压裂地质、工程及动态数据,分析了压后初期产能的影响因素。采用灰色关联分析法、复相关系数法和熵值法,综合分析体积压裂后初期产能与影响因素的相关程度,确定了主要的影响因素。研究结果表明,影响体积压裂初期产能的主要因素依次为加砂量、加液量、地层压力和渗透率。在此基础上,应用支持向量机方法预测油井压裂后的初期产量。经实际压裂效果验证,支持向量机方法对压后初期产量的预测准确率较高,比传统的多元线性回归预测法更准确,此研究对类似的致密油气藏的开发具有一定的指导和借鉴意义。 展开更多
关键词 致密油藏 水平井 体积压裂 影响因素 支持向量机方法 产能预测
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基于PSO-SVM的咪唑类离子液体捕集CO_2性能预测 被引量:2
14
作者 薛妮 蒋军成 倪磊 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期265-269,共5页
CO_2是主要的温室气体,大量CO_2的存在严重影响着环境,而咪唑类离子液体具有独特的气体选择溶解性,在CO_2的捕集分离中有非常好的应用前景。基于支持向量机方法,结合粒子群优化算法(PSO-SVM)建立了咪唑类离子液体捕集CO_2性能的理论预... CO_2是主要的温室气体,大量CO_2的存在严重影响着环境,而咪唑类离子液体具有独特的气体选择溶解性,在CO_2的捕集分离中有非常好的应用前景。基于支持向量机方法,结合粒子群优化算法(PSO-SVM)建立了咪唑类离子液体捕集CO_2性能的理论预测模型,该模型包含温度、压力、密度、黏度和表面张力5个主要参数。根据PSO算法,得到模型的最优参数为惩罚参数C=100,不敏感损失参数ε=11.699 7,核函数的宽度γ=0.279 2;SVM算法得出训练集的相关系数r=0.993,均方根误差RMSE=12.012,平均绝对误差AAE=4.117,测试集r=0.999,RMSE=4.766,AAE=3.028。对预测模型进行了评价验证以及稳定性分析,明确了咪唑类离子液体捕集CO_2性能的主要影响因素及其重要程度。 展开更多
关键词 环境工程学 离子液体 捕集 CO2 支持向量机方法 粒子群优化算法 预测模型
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深圳西部水域船舶流分析 被引量:3
15
作者 汪益兵 庄元 《船海工程》 北大核心 2007年第4期114-117,共4页
随着水运的发展,通过深圳西部的船舶数量日益增多,通过实际调研对深圳西部水域的船舶流量现状进行分析,同时运用支持向量机方法对辖区船舶流量进行预测,为海事机构科学合理地实施航运规划和船舶管理提供参考依据。
关键词 深圳西部水域 船舶流量 支持向量机方法
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基于SVM特征优化的Farwell虚拟矩阵字符识别
16
作者 綦宏志 孙长城 +4 位作者 安兴伟 许敏鹏 马岚 明东 万柏坤 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期829-834,共6页
传统Farwell虚拟字符矩阵BCI中仅采用少数中线导联上的EEG特征进行识别,由于识别信息量较为有限,导致识别效率不高.为此,引入了一种支持向量机特征优化方法,采用扰动支持向量机代价函数的方法评价特征对于分类的贡献,进而优选出适于识... 传统Farwell虚拟字符矩阵BCI中仅采用少数中线导联上的EEG特征进行识别,由于识别信息量较为有限,导致识别效率不高.为此,引入了一种支持向量机特征优化方法,采用扰动支持向量机代价函数的方法评价特征对于分类的贡献,进而优选出适于识别的特征组合.对6位受试者每人各采集80个字符的Farwell虚拟矩阵刺激任务脑电数据,经支持向量特征优化方法进行识别,获得良好的识别效果(识别错误率0.9%).研究表明,支持向量机特征优化方法具有较好的特征选择效果,适用于高特征维度的脑机交互诱发脑电信号降维处理. 展开更多
关键词 支持向量特征优化方法 Farwell虚拟字符矩阵 接口
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下期发表论文摘要预报
17
《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期668-668,共1页
MCFC/燃气轮机联合发电系统的最小二乘支持向量机方法建模,鲁棒性可调的主动队列管理PI控制器的解析设计。
关键词 论文摘要 支持向量机方法 预报 联合发电系统 主动队列管理 PI控制器 最小二乘 燃气轮
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应用气象学报第15卷总目次
18
《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2004年第6期i005-i014,共10页
关键词 气象学报 数值预报模式 热带气旋 应用气象学 征订通知 目次 研究简报 支持向量机方法 征稿简则 陈永义 沙尘暴 再分析资料 多普勒雷达 年代际
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基于链式多重插补的WOA-ELM煤与瓦斯突出预测模型 被引量:8
19
作者 温廷新 苏焕博 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期68-74,共7页
为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突... 为了提高缺失数据下煤与瓦斯突出预测准确率,提出1种基于链式支持向量机多重插补(MICE_SVM)的鲸鱼优化算法(WOA)-极限学习机(ELM)预测模型,以淮南朱集矿区为例,选取5个煤与瓦斯突出影响指标作为模型特征,采用提出的MICE_SVM算法插补突出事故数据中缺失值,利用WOA优选ELM输入层权值及隐含层阈值,构建煤与瓦斯突出预测模型,将插补后数据用于WOA-ELM模型的训练与测试,并与其他模型的预测效果对比。研究结果表明:MICE_SVM插补前、后的有突出数据预测准确率分别为83.02%,90.41%,MICE_SVM显著提高了有突出预测准确率,对无突出和整体的预测准确率提高不明显;数据插补后WOA优化ELM对无突出、有突出和整体的预测准确率分别为97.94%,96.25%,96.48%,较优化前分别提高了5.79%,5.84%,5.55%,数据插补后WOA-ELM为最佳预测模型。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出预测 缺失数据 链式支持向量多重插补(MICE_SVM)方法 鲸鱼优化算法(WOA) 极限学习(ELM)
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Time-variant reliability analysis of three-dimensional slopes based on Support Vector Machine method 被引量:4
20
作者 陈昌富 肖治宇 张根宝 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2011年第6期2108-2114,共7页
In the reliability analysis of slope, the performance functions derived from the most available stability analysis procedures of slopes are usually implicit and cannot be solved by first-order second-moment approach. ... In the reliability analysis of slope, the performance functions derived from the most available stability analysis procedures of slopes are usually implicit and cannot be solved by first-order second-moment approach. A new reliability analysis approach was presented based on three-dimensional Morgenstem-Price method to investigate three-dimensional effect of landslide in stability analyses. To obtain the reliability index, Support Vector Machine (SVM) was applied to approximate the performance function. The time-consuming of this approach is only 0.028% of that using Monte-Carlo method at the same computation accuracy. Also, the influence of time effect of shearing strength parameters of slope soils on the long-term reliability of three-dimensional slopes was investigated by this new approach. It is found that the reliability index of the slope would decrease by 52.54% and the failure probability would increase from 0.000 705% to 1.966%. In the end, the impact of variation coefficients of c andfon reliability index of slopes was taken into discussion and the changing trend was observed. 展开更多
关键词 slope engineering Morgenstern-Price method three dimension Support Vector Machine time-variant reliability
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