可见/近红外高光谱技术与建模方法是当前土壤近地传感器研究领域的重要方向,可应用于土壤养分信息的快速获取和农田作物的精确施肥管理。以浙江省水稻土为研究对象,利用以非线性模型为核心的数据挖掘技术,包括随机森林、支持向量机、人工神经网络等方法分别建立了不同建模集和验证集的原始光谱与有机质含量的估测模型。结果表明:研究比较的1∶1,3∶1和全部样本建模并全部验证的三种样本模式划分对建模的结果有一定的影响。相较于目前常用的偏最小二乘回归(PLSR)建模方法而言,非线性模型RF和SVM也取得了较好的建模精度,三种模式下其RDP值均大于1.4。特别是采用SVM建模方法所得模型具有很好的预测能力,模式二下其RDP值达到2.16。同时引入ANN方法改进建立的PLSR-ANN方法显著提高了PLSR的模型预测能力。
为了研究地震动的相位谱和幅值谱对结构地震反应的影响,本文以某钢筋混凝土建筑结构为例,通过输入一系列具有相同幅值谱、不同相位谱和具有相同相位谱、不同幅值谱的地震动时程,开展了结构弹性和弹塑性分析。结果显示,相位谱和幅值谱的差异对结构地震反应均有显著影响,不同场地和震级分组的地震动相位谱和幅值谱对结构地震反应的影响明显不同,并且对弹塑性反应的影响大于弹性反应。因此,在进行结构时程分析选取输入地震动时程时,应同时考虑幅值谱与相位谱的影响。
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