基于贝叶斯网络的地震液化概率预测分析

作     者：胡记磊 唐小微 裘江南 HU Ji-lei;TANG Xiao-wei;QIU Jiang-nan

作者机构：大连理工大学海岸和近海工程国家重点实验室辽宁大连116024 大连理工大学土木工程学院岩土工程研究所辽宁大连116024 大连理工大学信息管理与信息系统研究所辽宁大连116024 

出 版 物：《岩土力学》 (Rock and Soil Mechanics)

年 卷 期：2016年第37卷第6期

页      面：1745-1752页

核心收录：

学科分类：02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 07[理学] 08[工学] 080104[工学-工程力学] 0815[工学-水利工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 0801[工学-力学（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家重点基础研究发展计划项目(973计划)(No.2011CB013605-2) 国家自然科学基金(No.51078062)~~ 

主　　题：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 

摘      要：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F_1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。