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地震液化灾害风险的贝叶斯网络评估技术 版权信息
- ISBN：9787112277704
- 条形码：9787112277704 ; 978-7-112-27770-4
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
地震液化灾害风险的贝叶斯网络评估技术 内容简介
本书将贝叶斯网络方法应用于地震液化风险分析中，与统计学、理论分析、数值仿真技术等相结合，研究了地震液化问题中的关键因素筛选、液化概率预测、灾害程度评估和减灾决策等难题。首先，通过统计方法筛选了地震液化的重要影响因素；其次，基于贝叶斯网络方法建立了适用于不同工程条件下的地震液化概率预测模型，并讨论了样本不均衡、抽样偏差、样本量和模型复杂度对液化模型性能的影响；*后，引入液化灾害变量和抗液化措施，考虑措施的效应比，分别建立了地震液化的贝叶斯网络液化灾害风险评估模型和减灾决策模型。本书的研究成果有助于推动贝叶斯网络方法在地震液化分析中的应用，为我国工程防灾减灾中的液化评估提供科学指导。本书可供土木工程、水利工程、采矿工程和交通运输工程等相关领域防灾减灾工作的科研人员、工程技术人员和研究生参考使用。
地震液化灾害风险的贝叶斯网络评估技术 目录
主要符号对照表
部分缩写对照表
第1章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 地震液化风险分析的研究现状及存在的主要问题
1.2.1 地震液化的概念及机理
1.2.2 地震液化影响因素筛选的研究现状及存在的问题
1.2.3 地震液化预测的研究现状及存在的问题
1.2.4 地震液化灾害评估的研究现状及存在的问题
1.2.5 地震液化减灾措施的研究现状及存在的问题
1.3 本书的主要内容与结构安排
第2章 贝叶斯网络理论简介
2.1 本章引言
2.2 贝叶斯网络概念及推理
2.3 贝叶斯网络的D-分割准则
2.4 贝叶斯网络的结构学习
2.4.1 手工建模方法
2.4.2 数据驱动建模方法
2.4.3 混合建模方法
2.5 贝叶斯网络的参数学习
2.5.1 完备数据的参数学习
2.5.2 不完备数据的参数学习
2.6 贝叶斯网络在土木工程中的应用
2.7 本章总结
第3章 地震液化的重要因素筛选及其结构关系分析
3.1 本章引言
3.2 地震液化的影响因素统计分析
3.2.1 基于文献计量方法筛选地震液化重要影响因素
3.2.2 基于*大信息系数方法筛选地震液化重要影响因素
3.3 基于解释结构模型的地震液化重要因素层次结构分析
3.3.1 解释结构模型方法的原理
3.3.2 地震液化重要因素的解释结构模型构建
3.3.3 地震液化的重要因素的结构关系分析
3.4 基于路径分析方法的地震液化因果模型分析
3.4.1 路径分析方法的原理及中介效应
3.4.2 地震液化重要因素的路径分析模型构建
3.4.3 地震液化因素的中介效应分析
3.5 本章总结
第4章 基于原位试验数据的地震液化BN概率预测
4.1 本章引言
4.2 模型的预测性能评估指标
4.3 基于SPT的地震液化预测模型
4.3.1 基于BN的地震砂土液化五因素预测模型
4.3.2 基于BN的地震液化多因素预测模型
4.4 基于SPT的地震液化BN模型的改进
4.4.1 地震动的强度指标及评价准则
4.4.2 强震动加速度时程数据库
4.4.3 地震强度指标的筛选结果分析
4.4.4 地震液化SPT数据库及试验设计
4.4.5 BN地震液化预测模型结构的改进
4.4.6 各液化模型的结果对比分析
4.4.7 液化因素敏感性分析
4.5 基于CPT和Vs的地震液化BN模型
4.5.1 CPT和V，液化数据库及试验设计
4.5.2 BN模型结构的构建
4.5.3 各液化模型的预测结果对比
4.5.4 因素敏感性分析及反演推理
4.6 基于三种原位试验的地震液化混合BN模型
4.6.1 三种原位试验的地震液化数据收集
4.6.2 混合BN模型结构的构建
4.6.3 各BN模型的预测性能对比
4.7 本章总结
第5章 样本不均衡、抽样偏差、样本量和模型复杂度对液化模型性能的影响
5.1 本章引言
5.2 分类不均衡和抽样偏差对地震液化概率模型预测精度的影响
5.2.1 不确定性对地震液化模型的影响
5.2.2 地震液化数据及试验设计
5.2.3 概率模型的预测结果分析
5.2.4 采样技术的应用及效果分析
5.3 样本量和模型复杂度对地震液化BN模型预测精度的影响
5.3.1 样本量及模型复杂度对BN模型性能的影响
5.3.2 BN模型结构的复杂度
5.3.3 地震液化数据库及试验设计
5.3.4 试验结果分析
5.3.5 *小训练样本量的经验公式确定和验证
5.4 本章总结
第6章 基于BN的地震液化灾害风险评估
6.1 本章引言
6.2 地震液化引起的灾害类型
6.3 地震液化灾害BN风险评估模型结构的构建
6.4 地震液化灾害BN模型风险评估结果分析
6.4.1 地震液化灾害数据收集
6.4.2 液化灾害评估结果对比与分析
6.5 地震液化灾害BN评估模型的推理与诊断分析
6.6 地震液化灾害的敏感性分析
6.7 地震液化灾害BN评估模型的工程应用
6.8 本章总结
第7章 基于BN的地震液化减灾决策分析
7.1 本章引言
7.2 贝叶斯决策网络模型
7.3 地震液化的处理措施简介
7.4 贝叶斯决策网络在人工岛抗液化中的应用
7.4.1 人工岛地震液化灾害的贝叶斯决策网络模型构建
7.4.2 人工岛地震液化灾害的数值模拟分析
7.4.3 贝叶斯抗液化决策模型的工程应用分析
7.5 本章总结
第8章 结论与展望
8.1 结论
8.2 展望
附录A 地震液化的SPT数据库
附录B 基于原位试验的地震液化简化预测模型
附录C FEM-FDM耦合有限元方法简介
附录D 人工岛数值模拟算例汇总
参考文献
展开全部
地震液化灾害风险的贝叶斯网络评估技术 作者简介
胡记磊，副教授，博士生导师，博士/博士后，日本国立德岛大学联合培养博士，2020年湖北省“楚天学者计划”入选者。现就职于三峡大学土木与建筑学院，主要从事地震液化及灾害风险分析与控制、地下工程地震破坏机理分析及防御、机器学习在岩土工程相关灾变问题中的应用等研究和教学工作。 主持国家自然科学基金项目1项，湖北省教育厅科学研究计划项目重点项目1项；参与国家重点基础研究发展计划（973计划）子课题、国家发展和改革委员会委托项目等6项。以第一作者或通讯作者发表学术论文30余篇，其中，领域内TOP类SCI论文9篇。
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