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1.
传统边坡可靠度分析往往在岩土参数服从线性Mohr-Coulomb(简称线性M-C)破坏准则的假设条件下进行,并且常常采用极限平衡法或有限元法计算安全系数。然而,岩土介质破坏准则具有一定的非线性。为能更加实际地描述岩土破坏机理和得到严格精确的解,基于非线性Mohr-Coulomb(简称非线性M-C)破坏准则,结合极限分析上限法和蒙特卡洛法,进行边坡可靠度上限分析。当非线性参数m=1时,与等效的线性M-C破坏准则进行对比计算,验证了方法的可行性。同时,将初始粘聚力、内摩擦角arctan(c0/σt)和非线性参数作为随机变量且服从截断正态分布,进行了参数变异性和敏感性影响分析。研究表明:非线性M-C破坏准则下,边坡可靠度随初始粘聚力、内摩擦角arctan(c0/σt)和非线性参数变异性的增大而减小;边坡可靠度随初始粘聚力和内摩擦角arctan(c0/σt)的增大而增大,随非线性参数的增大而减小。  相似文献   
2.
结合SPA和PLS法提高冬小麦冠层全氮高光谱估算的精确度   总被引:3,自引:1,他引:2  
【目的】 冠层高光谱全波段信息可以在小麦拔节期快速无损地估算叶片的氮含量。本研究结合连续投影算法 (SPA) 和偏最小二乘 (PLS) 技术,筛选了冬小麦拔节期冠层光谱对叶片氮含量的敏感特征波段,以期为冬小麦关键生育期氮素含量的遥感估算提供理论依据和技术支持。 【方法】 以陕西关中地区2015—2016年冬小麦小区试验为基础,基于连续投影算法 (SPA) 提取冬小麦叶片全氮含量的冠层光谱敏感波段,并结合偏最小二乘 (PLS) 回归法建立基于敏感特征波段的冬小麦拔节期叶片氮含量估算模型。 【结果】 SPA算法从冬小麦338~2510 nm的冠层光谱中优选出了1985 nm、2474 nm、1751 nm、1916 nm、2507 nm、1955 nm、2465 nm和344 nm共计8个叶片全氮含量的敏感特征波段,波段数目下降了98.9%,有效降低了光谱信息的冗余;基于敏感特征波段构建的叶片氮含量偏最小二乘回归模型的决定系数和均方根误差分别为0.82和0.28,模型验证方程的决定系数和均方根误差分别为0.84和0.21,模型的相对预测偏差大于2,具有较高的精度和良好的预测能力。 【结论】 与常用植被指数的叶片氮含量估算模型相比,连续投影算法 (SPA) 结合偏最小二乘 (PLS) 方法的叶片氮含量估算精度更高,稳定性更强,可以作为冬小麦拔节期叶片氮含量的高光谱估算方法。   相似文献   
3.
一直以来科技都是产业发展的第一生产力,近年来,在互联网技术得到广泛认可与应用的同时,电子信息技术也逐渐被人们所熟知并且在生活的很多领域中得到应用。本文将从不同维度探析当下电子信息技术在人们生活中的应用情况,并在此基础上得出电子信息技术应用的特点,希望能够为我国电子信息技术更好的应用提供新的拓展思路。  相似文献   
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