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土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法
被引量：
1
1
作者
李典庆
丁少林
+1 位作者
曹子君
陶睿
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1212-1221,共10页
直接测量土水特征曲线(SWCC)十分耗时。因此,SWCC试验通常只能获得有限的试验数据,基于有限数据估计SWCC不可避免地存在不确定性。因此,合理地确定试验方案(即指定SWCC测点控制变量的值),以提高试验数据的价值,减少所估计SWCC的不确定...
直接测量土水特征曲线(SWCC)十分耗时。因此,SWCC试验通常只能获得有限的试验数据,基于有限数据估计SWCC不可避免地存在不确定性。因此,合理地确定试验方案(即指定SWCC测点控制变量的值),以提高试验数据的价值,减少所估计SWCC的不确定性十分重要。基于SWCC模型参数先验信息和试验仪器信息,提出了一种SWCC试验单阶段贝叶斯优化设计(OBEDO)方法。首先,所提方法通过离散试验控制变量(比如基质吸力)生成试验方案设计空间;设计空间中的候选试验方案由控制点及附加点构成,其作用分别为控制SWCC的主要趋势和降低SWCC的不确定性。然后,采用期望效用量化候选试验方案对应数据的价值,并利用子集模拟优化(SSO)方法搜索具有最大期望效用的候选试验方案。最后选取具有最大期望效用的候选试验方案为最优试验设计方案。通过一个SWCC试验设计实例说明了所提方法的有效性。结果表明,所提方法可为考虑不确定性条件下的SWCC试验设计提供一个合理的工具。
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关键词
贝叶斯方法
子集模拟
试验设计
信息价值
土水特征曲线
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职称材料
自发地理信息在灾后恢复监测中的应用研究框架
被引量：
5
2
作者
严滢伟
马大伟
范红超
《热带地理》
CSCD
北大核心
2020年第2期184-193,共10页
文章探讨了如何有效利用自发地理信息(Volunteered Geographic Information,VGI)大数据促进灾后恢复监测工作。首先概述了国内外VGI相关研究的发展现状,明确了VGI用于灾后恢复监测研究的不足,然后提出了一个基于VGI大数据的灾后恢复监...
文章探讨了如何有效利用自发地理信息(Volunteered Geographic Information,VGI)大数据促进灾后恢复监测工作。首先概述了国内外VGI相关研究的发展现状,明确了VGI用于灾后恢复监测研究的不足,然后提出了一个基于VGI大数据的灾后恢复监测应用的研究框架,助力于灾后恢复监测各类具体恢复目标(如旅游业恢复、工商业恢复、生活常态恢复)的实现。该研究框架包含数据获取、数据质量控制和数据挖掘3个核心组成部分。其中,数据获取对象以VGI为主,以传统官方权威数据为辅;数据质量控制主要是通过模糊逻辑专家系统和人工神经网络(深度学习)确保VGI适用性;数据挖掘则是以变革式范例为理论基础,利用定量和定性结合的方法调查灾区基建、经济和安全3个灾后恢复主要方面的状态。最后,文章还讨论了当前利用VGI大数据促进灾后恢复监测所存在的一些局限性,包括VGI来源的可持续性问题、各VGI平台应用程序接口的数据获取限制问题和VGI应用所涉及的用户隐私问题。
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关键词
自发地理信息
大数据
灾害管理
灾后恢复监测
应用研究框架
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职称材料
题名
土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法
被引量：
1
1
作者
李典庆
丁少林
曹子君
陶睿
机构
武汉
大学
水资源与水电
工程
科学国家重点实验室
武汉
大学
工程
风险与防灾研究所
挪威科技大学土木与环境工程学院
出处
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第6期1212-1221,共10页
基金
国家自然科学基金重点项目(U2240211)
国家自然科学基金面上项目(51879205)。
文摘
直接测量土水特征曲线(SWCC)十分耗时。因此,SWCC试验通常只能获得有限的试验数据,基于有限数据估计SWCC不可避免地存在不确定性。因此,合理地确定试验方案(即指定SWCC测点控制变量的值),以提高试验数据的价值,减少所估计SWCC的不确定性十分重要。基于SWCC模型参数先验信息和试验仪器信息,提出了一种SWCC试验单阶段贝叶斯优化设计(OBEDO)方法。首先,所提方法通过离散试验控制变量(比如基质吸力)生成试验方案设计空间;设计空间中的候选试验方案由控制点及附加点构成,其作用分别为控制SWCC的主要趋势和降低SWCC的不确定性。然后,采用期望效用量化候选试验方案对应数据的价值,并利用子集模拟优化(SSO)方法搜索具有最大期望效用的候选试验方案。最后选取具有最大期望效用的候选试验方案为最优试验设计方案。通过一个SWCC试验设计实例说明了所提方法的有效性。结果表明,所提方法可为考虑不确定性条件下的SWCC试验设计提供一个合理的工具。
关键词
贝叶斯方法
子集模拟
试验设计
信息价值
土水特征曲线
Keywords
Bayesian method
subset simulation
experimental design
value of information
soil-water characteristic curve
分类号
TU411 [建筑科学—岩土工程]
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职称材料
题名
自发地理信息在灾后恢复监测中的应用研究框架
被引量：
5
2
作者
严滢伟
马大伟
范红超
机构
广东省遥感与地理信息系统应用实验室//广东省地理空间信息技术与应用公共实验室//广州地理研究所
南方海洋科学与
工程
广东省实验室(广州)
武汉
大学
遥感信息
工程
学院
挪威科技大学土木与环境工程学院
出处
《热带地理》
CSCD
北大核心
2020年第2期184-193,共10页
基金
国家自然科学基金(41901330,41771484)
广东省科学院发展专项资金项目(2020GDASYL-20200103005)。
文摘
文章探讨了如何有效利用自发地理信息(Volunteered Geographic Information,VGI)大数据促进灾后恢复监测工作。首先概述了国内外VGI相关研究的发展现状,明确了VGI用于灾后恢复监测研究的不足,然后提出了一个基于VGI大数据的灾后恢复监测应用的研究框架,助力于灾后恢复监测各类具体恢复目标(如旅游业恢复、工商业恢复、生活常态恢复)的实现。该研究框架包含数据获取、数据质量控制和数据挖掘3个核心组成部分。其中,数据获取对象以VGI为主,以传统官方权威数据为辅;数据质量控制主要是通过模糊逻辑专家系统和人工神经网络(深度学习)确保VGI适用性;数据挖掘则是以变革式范例为理论基础,利用定量和定性结合的方法调查灾区基建、经济和安全3个灾后恢复主要方面的状态。最后,文章还讨论了当前利用VGI大数据促进灾后恢复监测所存在的一些局限性,包括VGI来源的可持续性问题、各VGI平台应用程序接口的数据获取限制问题和VGI应用所涉及的用户隐私问题。
关键词
自发地理信息
大数据
灾害管理
灾后恢复监测
应用研究框架
Keywords
Volunteered Geographic Information
big data
disaster management
post-disaster recovery monitoring
research framework
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
土水特征曲线试验单阶段贝叶斯优化设计方法
李典庆
丁少林
曹子君
陶睿
《岩土工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
自发地理信息在灾后恢复监测中的应用研究框架
严滢伟
马大伟
范红超
《热带地理》
CSCD
北大核心
2020
5
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
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