基于PCA-DDA原理的砂土液化预测模型及应用

发布时间：2017-10-09 16:37

  本文关键词：基于PCA-DDA原理的砂土液化预测模型及应用

  更多相关文章： 砂土液化 多指标相关性 预测模型 主成分分析 距离判别分析

【摘要】：影响砂土液化的因素有很多,建立多指标的液化预测模型非常有必要。目前所有的多指标砂土液化预测模型,均默认选取的判别因子之间相互独立,不存在相关性,可能导致各判别因子之间存在信息叠加而发生误判。以唐山地震砂土液化的25个案例为样本,选取8个影响因素作为砂土液化预测的初始判别指标,首先采用主成分分析(PCA)对各判别指标进行分析,对存在相关性比较高的指标进行了降维处理。基于降维后的4个主成分换算得到新的样本数据,以18个案例为学习样本,建立主成分分析与距离判别分析(DDA)相结合的砂土液化预测模型。利用建立的预测模型对18个案例进行回判,结果全部正确。对其他7个案例的液化情况进行了预测,并与规范法、Seed方法、BP法、DDA法的判别结果进行分析比较,结果表明基于主成分分析与距离判别方法的砂土液化判别模型预测准确率为100%。将模型应用于工程实例,判别结果也与实际情况一致,表明该模型具有良好的预测功能,可在实际工程中应用。
【作者单位】： 中南大学资源与安全工程学院;中南大学高等研究中心;
【关键词】： 砂土液化 多指标相关性 预测模型 主成分分析 距离判别分析
【基金】：国家自然科学基金(No.41472269)~~
【分类号】：TU435
【正文快照】： 1引言砂土液化是饱和砂土由固体状态变成液体状态的一种现象,往往发生在地震期间。砂土液化会引起地基承载力降低,导致地面沉降、滑坡、侧移、冒水喷砂、建筑物受损等,给人民生命财产带来重大的损失,如1976年唐山地震[1]、1994年美国加州Northridge地震[2]、1995年日本阪神地

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