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基于贝叶斯网络的地震液化概率预测分析
被引量：
19
1
作者
胡记磊
唐小微
裘江南
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1745-1752,共8页
基于解释结构模型和因果图法,选取12个具有代表性的定性和定量因素,在大量数据不完备的情况下提出了建立贝叶斯网络液化模型的方法。以2011年日本东北地区太平洋近海地震液化不完备数据为例,采用总体精度、ROC曲线下面积、准确率、召回...
基于解释结构模型和因果图法,选取12个具有代表性的定性和定量因素,在大量数据不完备的情况下提出了建立贝叶斯网络液化模型的方法。以2011年日本东北地区太平洋近海地震液化不完备数据为例,采用总体精度、ROC曲线下面积、准确率、召回率和F_1值5项指标对模型进行综合评估,并与径向基神经网络模型进行对比。结果表明:贝叶斯网络液化模型的回判和预测效果都优于径向基神经网络模型,且对于数据缺失的样本的预测效果也较理想。此外,该模型对于不同土质的液化评估均有较好的适用性。分类不均衡和抽样偏差会对模型的学习和预测效果产生很大影响,建议应同时采用上述5项评估指标进行综合评估模型的优劣。
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关键词
地震液化
贝叶斯网络
解释结构模型
因果图法
概率预测
评估指标
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职称材料
题名
基于贝叶斯网络的地震液化概率预测分析
被引量：
19
1
作者
胡记磊
唐小微
裘江南
机构
大连理工大学
海岸和近海工程国家重点实验室
大连理工大学
土木工程学院岩土工程
研究所
大连理工大学信息管理与信息系统研究所
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第6期1745-1752,共8页
基金
国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(No.2011CB013605-2)
国家自然科学基金(No.51078062)~~
文摘
基于解释结构模型和因果图法,选取12个具有代表性的定性和定量因素,在大量数据不完备的情况下提出了建立贝叶斯网络液化模型的方法。以2011年日本东北地区太平洋近海地震液化不完备数据为例,采用总体精度、ROC曲线下面积、准确率、召回率和F_1值5项指标对模型进行综合评估,并与径向基神经网络模型进行对比。结果表明:贝叶斯网络液化模型的回判和预测效果都优于径向基神经网络模型,且对于数据缺失的样本的预测效果也较理想。此外,该模型对于不同土质的液化评估均有较好的适用性。分类不均衡和抽样偏差会对模型的学习和预测效果产生很大影响,建议应同时采用上述5项评估指标进行综合评估模型的优劣。
关键词
地震液化
贝叶斯网络
解释结构模型
因果图法
概率预测
评估指标
Keywords
seismic liquefaction
Bayesian network
interpretive structural model
causal mapping approach
probability prediction
evaluation index
分类号
TU43 [建筑科学—岩土工程]
O211.9 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
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被引量
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1
基于贝叶斯网络的地震液化概率预测分析
胡记磊
唐小微
裘江南
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
19
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