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文檔簡介
1、我國是地質災害較為多發(fā)的國家之一,其中滑坡的發(fā)生尤為頻繁,每年都會造成大量的財產損失和人員傷亡,由于滑坡的形成條件及誘發(fā)因素極其復雜和不確定,給滑坡災害的預測帶來了一定的難度,如何采取合理可行的方法對滑坡的危險性進行預測,從而對滑坡災害防治具有一定理論和現實意義。
滑坡災害是由多種因素共同作用所引起的,這些因素之間具有高度的非線性和復雜性。為了表達這些因素和滑坡危險性之間的關系,利用神經網絡能夠準確的反映出復雜系統(tǒng)內部的參數之
2、間的非線性映射關系的特性,同時將遺傳算法引入到反向傳播神經網絡的初始權值和閾值的選擇優(yōu)化過程中,尋找全局最優(yōu)解,通過樣本數據對神經網絡不斷地的訓練學習,構建一個高精度的遺傳神經網絡模型進而對滑坡危險性等級進行預測。
但是在進行滑坡危險性等級預測時,其中一個重要的因素降雨為不確定屬性,其值介于一定區(qū)間內,具有不確定性,標準反向傳播神經網絡模型很難對其進行有效處理,因此為了更好的利用不確定屬性的特征及提高模型的預測精度,本文在標準
3、遺傳神經網絡的基礎上,對滑坡的評價因子降雨這一不確定數值屬性,提出不確定數據分離度的概念,結合廣義離散化的方法來進一步的闡述不確定數據的處理過程,把不確定數據引入到遺傳神經網絡的分類建模中,創(chuàng)建不確定遺傳神經網絡的滑坡危險性分類預測模型。最終以延安市寶塔區(qū)的具體實例,根據研究區(qū)當地的特殊地理環(huán)境條件以及地質災害發(fā)生的相關理論研究,結合以往的科研人員對該地滑坡災害的研究結果來對屬性進行選擇,選取與滑坡相關的各個屬性分別為坡型、坡高、坡向、
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