摘要：心理健康问题是当今社会广泛关注的热点话题,随着人工智能的不断发展,机器学习技术为心理健康状态的检测提供了新的手段。该研究基于Kaggle平台的心理健康数据集,开展情感分类研究,分别采用朴素贝叶斯、随机森林、逻辑回归和神经网络算法构建了4种多分类模型。结果表明,随机森林模型的分类正确率最高,达到89.86%,神经网络次之,为88.90%。同时,通过比较4种模型在各个类别下的查准率、查全率和F1值发现,随机森林作为一种集成学习方法,在各类评价指标中均表现突出,在三个类别中的F1值分别为0.94、0.87和0.88。通过构建分类模型,有助于识别和分析心理健康相关的情感状态,为心理健康的早期预防和发现提供有效支持。

摘要：目前已有土-挡土墙动力相互作用的理论分析方法通常把墙后土体假设为均质土,很少能考虑层状土对挡土墙动力响应的影响。已有研究表明,挡土墙后层状土对挡土墙的地震反应及其抗震设计至关重要。鉴于此,采用Pasternak地基模型,建立了地震作用下层状地基中挡土墙的动力位移控制方程,通过引入修正Vlasov地基模型中的迭代算法,推导了层状地基弹簧系数和剪切系数的表达式。通过本文方法计算结果与已有方法计算结果的对比分析,充分证明了本文方法的正确性和可行性。同时,通过设计不同的挡土墙后软夹层厚度、埋深和土层模量比,进一步明确了软夹层的不同存在条件对挡土墙地震反应的影响规律。