改进的Bayes砂土液化判别模型

• 作者: 戴志广 李磊 王亚军 王晋宝
• 来源期刊: 浙江海洋学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 砂土液化 液化判别 Bayes判别分析 液化势分类
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 页码范围: 551-559
• 页数: 9页
• 分类号: TU435
• 字数: 3281字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-830X.2018.06.014

摘要

基于Bayes判别分析理论,根据唐山大地震和广东三水地震中40组砂土液化样本构建数据库,本文选取其中30组数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析(BDA)函数,并根据该函数对另外10组待测样本进行了液化判别研究.首先,基于震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50和地下水位深度dw七个评价指标,建立七因素Bayes判别分析模型.继而,依据各评价指标的影响权重,提出了以M、gmax、Ps、Dr和D50五个评价指标为主的五因素Bayes判别分析模型.对比五因素和七因素模型的砂土液化判别结果,可以发现:改进的五因素模型的平均判别准确率高达为90％,而七因素模型准确率为80％,即本文所提出的五因素BDA模型用更少的评价指标可以达到更高的液化判别准确率,既避免了次要因素影响判别函数的稳定性,又节约了建设成本,更有利于实际工程中的液化判别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晋宝	浙江海洋大学港航与交通运输工程学院	31	77	5.0	7.0
2	李磊	浙江海洋大学港航与交通运输工程学院	14	26	3.0	5.0
3	王亚军	浙江海洋大学港航与交通运输工程学院	19	81	4.0	8.0
4	戴志广	浙江海洋大学港航与交通运输工程学院	1	0	0.0	0.0