基于贝叶斯复合分位数回归的参数估计及应用

针对传统最小二乘估计易受异常点干扰及稳健性较差的问题,建立了基于复合分位数回归估计的数据拟合预测模型。为了克服复合分位数回归在估计参数时忽视了参数的不确定性,致使估算出的参数精度不够高的缺点,将贝叶斯分析法与复合分位数回归相结合,提高了参数的估算精度。实证分析表明贝叶斯复合分位数回归估计优于复合分位数回归估计,而复合分位数回归估计优于传统最小二乘估计,值得工程技术人员借鉴。     

关于土木基础工程中复合地基技术的运用探索

本文首先概述了复合地基的定义、价值以及基本类型,然后基于案例介绍了CFG桩复合地基技术的具体运用,最后展望了复合地基技术的发展前景,以期为业内人士提供一些有益的参考。     

高压喷射注浆法与人工成孔夯扩桩（DDC）法在组合型复合地基工程中的应用

通过工程实例,介绍了人工成孔夯扩桩（DDC）和高压喷射注浆两种地基处理方法在工程中的应用,可以处理较为复杂的地基,提高地基承载力,减小复合地基的变形或消除地基土湿陷性等问题.     

基于遗传算法因素筛选的BP神经网络在软土路基沉降数据处理中的应用

软土路基沉降与其影响因素之间存在着非线性关系,因输入自变量较多,用神经网络建模容易出现过拟合现象,导致网络模型预测精度降低。针对这个问题,提出用遗传算法对输入自变量进行压缩降维处理,同时对网络模型的权值和阈值进行优化。实例仿真表明:经降维和权值及阈值优化的BP网络具有较高的精度;预测效果优于GRNN网络模型和单纯BP网络模型;用于软土路基沉降预测是可行的。     

基于复合分位数高斯核基函数的非参数回归模型及应用

波动性大、规律性和整体性较差的建筑物变形数据,难以用参数回归模型描述其变化规律,为此建立了一种基于高斯核基函数的非参数回归模型,利用复合分位数和模拟退火算法估算模型系数。工程实例表明,复合分位数估算的高斯核基非参数回归模型具有较高的精度,能够满足工程需要,用该模型对建筑物变形数据进行预测分析是可行的。     

浅谈小高层住宅建筑的结构选型

对小高层建筑的概念以及不同的建筑结构类型进行分析,然后对各选型的抗震性能进行对比研究,总结出各类型的优缺点,最后从结构选型方面进行了建筑抗震设计的探讨。     

基于贝叶斯估计的路基沉降时间序列分析模型

对于非平稳路基沉降时间序列,利用差分算法使其平稳化,并结合ACF-PACF数据统计特性建立了AR(P)模型。针对传统最小二乘参数估计存在不足的问题,采用基于Win BUGS软件和MCMC算法的贝叶斯参数估计法,很好地解决了最小二乘算法对样本数量和质量要求过高的问题。工程实例分析表明:基于贝叶斯参数估计的时间序列预测模型优于最小二乘估计的时间序列预测模型,具有借鉴意义。     

液压泵站的减噪措施

以吸声材料、设备的隔振、减振为出发点,在理论上解决吸声材料的选择应用方法并在实际应用方面给予了验证．     

非等间隔加权G(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

文中针对建筑物沉降监测数据量少、贫信息和非等时距等特点,引入单位时间差系数,将非等时距序列转化成等时距序列,建立非等间隔G(1,1)预测模型,依据监测数据对模型的贡献大小,引入权重矩阵以提高模型的预测精度。实践表明所建非等间隔加权灰色GM(1,1)模型的预测精度更高。     

石头坪景区边坡几何形态对稳定可靠度的影响分析

兰州金城公园石头坪景区提升改造工程存在大量的自然边坡和人工边坡。因边坡土体物理力学参数存在变异性,采用了蒙特卡洛随机抽样法和极限平衡法按不同坡高及坡度计算分析了边坡稳定可靠性指标及其变化规律,结果表明在景区实际坡高、坡度范围内边坡是稳定可靠的,适宜景区建设,但当坡高、坡度达到实际范围的最大值或超范围时,边坡处于基本稳定或欠稳定状态,建议采取加固措施。