基於機器學習方法的地震液化風險分析研究與應用胡記磊 9787522623207 【台灣高等教育出版社】

Name: 基於機器學習方法的地震液化風險分析研究與應用 胡記磊 9787522623207 【台灣高等教育出版社】
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書名：基於機器學習方法的地震液化風險分析研究與應用
ISBN：9787522623207
出版社：中國水利水電
著編譯者：胡記磊
頁數：118
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1661268
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內容簡介

本書主要介紹多種監督機器學習方法在地震液化風險分析中的應用研究，包括：基於貝葉斯理論的自適應套索邏輯回歸地震液化風險判別、基於響應面-神經網路的觸發風險預測、基於神經網路的地震液化側移災害風險分析、基於隨機森林的地震液化沉降災害風險分析和基於貝葉斯網路的地下結構液化上浮災害風險分析。本書可作為從事岩土工程風險分析相關工作的科研技術人員的參考、學慣用書。

前言
第1章緒論
1 1 研究背景和意義
1 2 地震液化風險分析的研究現狀
1 2 1 地震液化影響因素篩選研究
1 2 2 地震液化風險判別研究
1 2 3 地震液化側移預測研究
1 2 4 地震液化沉降預測研究
1 2 5 地下結構液化上浮預測研究
1 3 本書的主要內容與結構安排
參考文獻
第2章基於貝葉斯理論的自適應套索邏輯回歸地震液化風險判別
2 1 邏輯回歸簡介
2 1 1 邏輯回歸基本原理
2 1 2 參數估計與模型檢驗
2 2 貝葉斯理論簡介
2 2 1 貝葉斯公式
2 2 2 先驗分佈和后驗分佈
2 2 3 馬爾科夫蒙特卡羅抽樣
2 2 4 貝葉斯推斷
2 3 貝葉斯邏輯回歸方法及程序實現
2 3 1 貝葉斯邏輯回歸公式
2 3 2 程序實現
2 4 自適應演算法引入
2 5 基於貝葉斯自適應套索邏輯回歸液化判別模型構建
2 5 1 地震液化資料庫收集
2 5 2 K折交叉驗證方法
2 5 3 分類模型的性能評價指標
2 5 4 液化判別模型的構建
2 6 模型預測結果分析及與其他模型的性能對比
2 6 1 模型的訓練與預測結果分析
2 6 2 不同邏輯回歸液化模型的預測結果對比分析
2 6 3 與現有地震液化判別模型的性能對比分析
2 6 4 邏輯回歸模型中因素敏感性對比分析
2 7 基於唐山地震液化數據的模型性能檢驗
2 7 1 唐山地震液化概述
2 7 2 唐山地震液化數據收集與整理
2 7 3 液化判別模型的性能驗證
2 8 演算法參數和先驗分佈對模型性能的影響
2 8 1 演算法參數對模型預測結果的影響
2 8 2 不同先驗分佈對模型預測結果的影響
2 9 本章總結
參考文獻
第3章基於響應面一神經網路的地震液化觸發風險預測
3 1 響應面方法簡介
3 2 神經網路方法簡介
3 3 歷史液化資料庫的構建
3 3 1 地震震級與峰值加速度數據選擇
3 3 2 累積絕對速度計算
3 3 3 qclNcs數據的選擇與測量
3 3 4 莫斯蘭丁州立海灘數據分析
3 3 5 野生動物液化陣列液化場地數據分析
3 3 6 米勒農場和法里斯農場液化數據分析
3 3 7 馬爾登街數據分析
3 3 8 場地液化潛能分類
3 4 液化預測模型構建
3 5 模型預測結果分析
3 5 1 評估液化觸發的RSM方程式
3 5 2 蒙特卡羅模擬法實現敏感性分析
3 6 本章總結
參考文獻
第4章基於神經網路的地震液化側移災害風險分析
4 1 方法簡介與回歸模型性能評估指標
4 2 地震液化側移資料庫介紹
4 3 地震液化側移的人工神經網路模型構建
4 3 1 數據統計特徵
4 3 2 數據集劃分
4 3 3 ANN模型構建
4 4 與現有模型的性能比較
4 5 參數敏感性分析
4 6 本章總結
參考文獻
第5章基於隨機森林的地震液化沉降災害風險分析
5 1 隨機森林理論簡介
5 2 回歸模型的性能評估指標
5 3 隨機森林模型的構建
5 4 模型預測結果分析與討論
5 5 本章總結
參考文獻
第6章基於貝葉斯網路的地下結構液化上浮災害風險分析
6 1 貝葉斯網路簡介
6 1 1 貝葉斯網路原理
6 1 2 貝葉斯網路的結構學習
6 1 3 貝葉斯網路的參數學習
6 2 地下結構物地震液化上浮災害的影響因素篩選
6 3 地下結構物地震液化數值模型的算例分析
6 3 1 飽和砂土動力液化數值計算方法簡介
6 3 2 地鐵站場地數值模型的建立
6 3 3 地表峰值加速度對上浮的影響
6 3 4 地震持續時間對上浮的影響
6 3 5 相對密實度對上浮的影響
6 3 6 結構下方可液化土層厚度對上浮的影響
6 3 7 地下結構物埋深對上浮的影響
6 3 8 結構高寬比對上浮的影響
6 3 9 地下水位對上浮的影響
6 4 地下結構物地震液化上浮災害評估模型的構建與應用
6 4 1 含地下結構物場地地震液化上浮災害資料庫構建
6 4 2 模型構建及模型預測性能分析
6 4 3 因素敏感性分析
6 4 4 模型的通用性驗證
6 5 本章總結
參考文獻
第7章結論與展望
7 1 結論
7 2 展望
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