Release Time:2019-03-10  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2016-06-10

Journal: 岩土力学

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI

Volume: 37

Issue: 6

Page Number: 1745-1752

ISSN: 1000-7598

Key Words: 地震液化;贝叶斯网络;解释结构模型;因果图法;概率预测;评估指标

Abstract: 基于解释结构模型和因果图法,选取12个具有代表性的定性和定量因素,在大量数据不完备的情况下提出了建立贝叶斯网络液化模型的方法.以2011年日本东北地区太平洋近海地震液化不完备数据为例,采用总体精度、ROC曲线下面积、准确率、召回率和F1值5项指标对模型进行综合评估,并与径向基神经网络模型进行对比.结果表明:贝叶斯网络液化模型的回判和预测效果都优于径向基神经网络模型,且对于数据缺失的样本的预测效果也较理想.此外,该模型对于不同土质的液化评估均有较好的适用性.分类不均衡和抽样偏差会对模型的学习和预测效果产生很大影响,建议应同时采用上述5项评估指标进行综合评估模型的优劣.