【摘要】：基于解釋結(jié)構(gòu)模型和因果圖法,選取12個(gè)具有代表性的定性和定量因素,在大量數(shù)據(jù)不完備的情況下提出了建立貝葉斯網(wǎng)絡(luò)液化模型的方法。以2011年日本東北地區(qū)太平洋近海地震液化不完備數(shù)據(jù)為例,采用總體精度、ROC曲線下面積、準(zhǔn)確率、召回率和F_1值5項(xiàng)指標(biāo)對模型進(jìn)行綜合評估,并與徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行對比。結(jié)果表明:貝葉斯網(wǎng)絡(luò)液化模型的回判和預(yù)測效果都優(yōu)于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,且對于數(shù)據(jù)缺失的樣本的預(yù)測效果也較理想。此外,該模型對于不同土質(zhì)的液化評估均有較好的適用性。分類不均衡和抽樣偏差會對模型的學(xué)習(xí)和預(yù)測效果產(chǎn)生很大影響,建議應(yīng)同時(shí)采用上述5項(xiàng)評估指標(biāo)進(jìn)行綜合評估模型的優(yōu)劣。
[Abstract]:Based on the explanatory structure model and causality diagram, 12 representative qualitative and quantitative factors are selected, and the method of establishing the Bayesian network liquefaction model is proposed under the condition of incomplete data. Taking the incomplete seismic liquefaction data of the Pacific Ocean off the northeast Japan in 2011 as an example, the model is evaluated synthetically by 5 indexes, such as total precision, area under ROC curve, accuracy rate, recall rate and F1 value. And compared with the radial basis function neural network model. The results show that the prediction effect of Bayesian network liquefaction model is better than that of radial basis function neural network model. In addition, the model is applicable to the liquefaction assessment of different soils. The disequilibrium of classification and sampling deviation will have a great influence on the learning and prediction effect of the model. It is suggested that the above five evaluation indexes should be used to evaluate the advantages and disadvantages of the model at the same time.
【作者單位】： 大連理工大學(xué)海岸和近海工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;大連理工大學(xué)土木工程學(xué)院巖土工程研究所;大連理工大學(xué)信息管理與信息系統(tǒng)研究所;
【基金】：國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(973計(jì)劃)(No.2011CB013605-2) 國家自然科學(xué)基金(No.51078062)~~
【分類號】：TU435

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5 張德n，

本文編號：2296320