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基于神经网络对泥石流危险范围的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更加客观准确地预测泥石流危险范围,通过对云南金沙江流域的各类泥石流进行深入调查分析,提取出对泥石流危险范围有主要影响的几种因素的指标值.利用改进BP神经网络的学习能力分析几种影响因素对泥石流危险范围的敏感程度,提出以误差曲线的斜率作为敏感程度定量指标,以误差系数的形式对不同种类泥石流危险范围的影响因素进行定量的评定,从流体力学的角度深入解析结论,并以此为依据提出一个修正公式,对传统预测模型进行修正.在实例模拟中,修正后的模型得到了更加准确的预测结果,相对误差最多相差4.54. 相似文献
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对能量桩混凝土的材料配合比及桩周土温度场进行了试验和模拟研究,得出普通C30混凝土中掺入3%钢纤维同时用铁矿砂置换河砂,大大提高能量桩的换热效率;通过ABAQUS对桩周温度场进行模拟得出能量桩换热效率随桩周土体导热系数的增大而增强,当桩间距较小时两桩间热量传递会产生热干扰现象,随着桩间距的增加热干扰现象逐渐减弱,减弱的幅度随土体导热系数的提高而增加;相同桩间距下,热干扰现象在黏土层中较为严重,砂土次之,碎石土中热干扰影响较小。 相似文献
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