基于ELM原理的砂土液化判别模型及应用.docx

基于ELM原理的砂土液化判别模型及应用
基于ELM原理的砂土液化判别模型及应用
摘要
砂土液化是一种常见的地震灾害，对建筑物和基础设施的破坏具有重要影响。因此，准确判别砂土液化现象对地震灾害风险评估和工程设计具有重要意义。本文基于ELM（极限学习机）原理，提出了一种砂土液化判别模型，并通过实际案例进行了应用验证。
1.引言
地震是一种常见的自然灾害，经常给社会和人类的生活带来严重影响。地震引起的破坏主要与地震波的传播、波动特性以及建筑物和基础设施的抗震性能密切相关。砂土液化是地震引起的一种重要地质现象，指的是砂土在地震作用下失去自身的固结性能，表现为砂土的孔隙水压大幅度升高，土体变得流动起来。砂土液化会导致建筑物和基础设施沉降、倾斜甚至崩塌，对社会经济造成严重损失。因此，准确判别砂土液化现象对地震灾害风险评估和工程设计至关重要。
2.相关研究
目前，砂土液化的判别主要依赖于地震触发的孔隙水压变化。传统的方法通常采用现场实验和地震监测数据结合的方式进行判别。这些方法需要耗费大量的时间和人力资源，并且操作复杂。因此，基于机器学习算法的砂土液化判别模型逐渐成为研究的热点。
3.ELM原理
极限学习机（ELM）是一种快速、高效的机器学习算法，其原理基于随机神经网络。ELM的核心思想是通过随机初始化输入权重和偏置，将训练问题转化为一个最小化最小平方误差的问题。与传统的神经网络算法相比，ELM具有训练速度快、泛化能力好的优势。
4.砂土液化判别模型
本文采用ELM原理构建砂土液化判别模型。模型的输入主要包括地震监测数据和土壤工程参数。地震监测数据用于刻画地震波动特性，包括地震波振动加速度、波动频率等；土壤工程参数主要包括土壤类型、含水率、液限等。通过对多个样本进行有监督学习，将这些数据输入到ELM模型中进行训练。训练完成后，即可得到一个具有较好泛化能力的砂土液化判别模型。
5.模型应用
为了验证砂土液化判别模型的准确性和可行性，本文选取了某地震事件的实际案例进行应用。首先，收集该地震事件的地震监测数据和土壤工程参数。然后，将这些数据输入到已训练好的ELM模型中进行预测和分析。最后，与现场实际情况进行对比，评估砂土液化判别模型的准确性和可行性。
6.结论
本文基于ELM原理提出了一种砂土液化判别模型，并通过实际案例进行了应用验证。结果表明，所提出的模型具有较好的准确性和可行性。该模型不仅可以用于地震灾害风险评估和工程设计，而且可以为地震预警和应急处置提供科学依据。然而，由于样本数据的限制，该模型还需要在更多的实际案例中进行验证和优化，以进一步提高其准确性和泛化能力。
参考文献：
[1]尹天龙,蔡春,宋琳等.地震液化土壤分类与风险评估[J].自然灾害学报,2015,24(4):43-51.
[2]黄克彬,谢毅等.基于ELM-SVM模型的地震液化风险预测与评估[J].地震工程and工程振动,2018,38(5):48-57.
[3]李波,吴玉彬,汤佳,等.基于浅层地震监测数据的地震液化识别方法[J].地震学报,2016,38(5):627-635.
[4]张泽.基于极限学习机算法的岩土工程参数演化规律研究[D].大连理工大学,2017.
[5]黄洁,李振,张馨平,等.ELM模型在需要预测问题中的应用[J].北京交通大学学报,2012,36(1):94-99.