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基于分形维数权重的泥石流危险度评价

山地学报 2011年第6期29卷 747-752页

作者：王威田杰马东辉刘晓然北京工业大学抗震减灾研究所北京工业大学建筑工程学院

泥石流危险度评价是一个复杂的不确定系统问题,为了准确评价泥石流所处的危险度状态,进而为泥石流的防治提供科学依据,提出了基于分形维数权重的泥石流危险度评价方法。该方法首先选取影响泥石流危险度评价的10个主要因素,根据分类标准... 详细信息

泥石流危险度评价是一个复杂的不确定系统问题,为了准确评价泥石流所处的危险度状态,进而为泥石流的防治提供科学依据,提出了基于分形维数权重的泥石流危险度评价方法。该方法首先选取影响泥石流危险度评价的10个主要因素,根据分类标准,采用在每级标准中随机内插的方法,得到40个标准样本,用于构建泥石流危险度评价的分形—插值模型;其次根据最大似然分类原则确定每个泥石流指标的评价分维数;然后利用加权求和法计算样本的综合评价值,并根据样本综合评价值与经验等级之间的关系建立分形插值评价模型;最后,通过实例分析表明:该方法的评价结果是准确和可靠的,与采用其他分类方法所得结论一致。此外,该模型可以得出每个样本的具体得分值,即使对属于同一级的样本也可以排出它们的优劣顺序,因而具有较高的分类精度,为泥石流危险度评价提供了一种较好的新方法。

关键词：分形理论插值模型分维数泥石流危险度评价

基于粗糙集优化支持向量机的泥石流危险度预测模型

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科学技术与工程 2019年第31期19卷 70-77页

作者：王晨晖袁颖周爱红刘立申王利兵陈凯南河北省地震局红山基准地震台邢台054000 河北地质大学勘查技术与工程学院石家庄050031

为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论(rough set,RS)的粒子群算法(particle swarm optimization,PSD)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型。首先离散化泥石流样本数据形成初始决策表,利用粗糙集理论对10个泥石流... 详细信息

为准确预测泥石流危险度,提出了基于粗糙集理论(rough set,RS)的粒子群算法(particle swarm optimization,PSD)优化支持向量机(support vector machine,SVM)模型。首先离散化泥石流样本数据形成初始决策表,利用粗糙集理论对10个泥石流危险度影响指标进行属性约简,将约简后的泥石流指标数据归一化处理作为支持向量机的学习样本,通过粒子群算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立基于粗糙集的泥石流危险度预测的优化支持向量机模型。并将构建的RS-PSO-SVM模型用于对测试样本的预测。结果表明:在相同训练样本的条件下,RS-PSO-SVM模型、PSO-SVM模型及RS-PSO-BP模型三者的预测准确率分别为87.5%、87.5%、75%,说明RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有比RS-PSO-BP模型更高的精度。此外,尽管RS-PSO-SVM模型和PSO-SVM模型具有相同的预测精度,但是由于进行了属性约简,RS-PSO-SVM模型可以有效提高运行效率,降低模型复杂度。

关键词：粗糙集粒子群算法支持向量机泥石流危险度

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泥石流危险度判定的研究

灾害学 1988年第3期3卷 10-15页

作者：刘希林中国科学院成都地理研究所

本研究首次提出判定泥石流危险度的定量方法。先选出影响危险度的八大因子并作出四级量化划分,然后采用关联度分析确定各因子在危险度判定中的权重,以此基础给定因子得分,求出得分总和即泥石流危险度,并按判定标准作了实例应用和验证。

关键词：泥石流危险度危险因子刘希林因子得分判定标准查算权重泥石流沟关联度分析

应用GIS和神经网络方法进行泥石流危险度评价的研究——以云南省为例

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水土保持研究 2005年第4期12卷 7-9页

作者：李新坡莫多闻北京大学环境学院北京100871

应用了GIS和神经网络方法,根据云南省31年的降水数据和DEM数据,以该省典型的区域为样本训练神经网络,以县、市行政区域为评价单元,对云南省泥石流的危险度进行了评价。结果表明,所采用的网络能够很好地收敛,用训练好的网络对全省125个... 详细信息

应用了GIS和神经网络方法,根据云南省31年的降水数据和DEM数据,以该省典型的区域为样本训练神经网络,以县、市行政区域为评价单元,对云南省泥石流的危险度进行了评价。结果表明,所采用的网络能够很好地收敛,用训练好的网络对全省125个县市的样本进行测试,结果表明网络能较好的对样本做出评价,而且评价结果与其他方法进行评价的结果较一致,达到了设计网络所预期的目的。

关键词： GIS 神经网络泥石流危险度云南省

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基于模糊层次分析法的泥石流危险度评价

地质灾害与环境保护 2008年第2期19卷 73-78页

作者：杨秀梅梁收运兰州大学土木工程与力学学院兰州730000

泥石流危险度评价的准确性不仅是影响未来灾害学整体综合评价的要素之一,也是社会经济发展的要求之一。本文对甘肃省莲麓水电站评估区内8条泥石流沟,采用模糊层次分析法建立了泥石流危险度评价模型,从分析形成泥石流的物质、地形地貌、... 详细信息

泥石流危险度评价的准确性不仅是影响未来灾害学整体综合评价的要素之一,也是社会经济发展的要求之一。本文对甘肃省莲麓水电站评估区内8条泥石流沟,采用模糊层次分析法建立了泥石流危险度评价模型,从分析形成泥石流的物质、地形地貌、气候、土地使用情况和地质构造等方面,选取12个评价因子,定量的进行泥石流危险度评价。评价结果与实际吻合,表明模糊层次分析法用于泥石流沟危险度评价是科学可行的。

关键词：模糊层次分析法泥石流危险度综合评价

基于粗糙集原理的泥石流危险度区划指标选取方法

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地质力学学报 2006年第2期12卷 236-242页

作者：匡乐红徐林荣刘宝琛姚京成中南大学土木建筑学院湖南长沙410075

针对现有泥石流危险度区划指标选取方法的不足,本文基于粗糙集原理,提出了一种新的区划指标选取方法,即首先根据泥石流形成的环境背景条件,建立备选指标体系,然后根据指标等级对备选指标离散化处理,最后利用粗糙集的分辨矩阵对指标进行... 详细信息

针对现有泥石流危险度区划指标选取方法的不足,本文基于粗糙集原理,提出了一种新的区划指标选取方法,即首先根据泥石流形成的环境背景条件,建立备选指标体系,然后根据指标等级对备选指标离散化处理,最后利用粗糙集的分辨矩阵对指标进行求核约简,筛选出代表性指标。实例应用表明该方法易于操作,并基本兼顾了所选指标的代表性和全面性。

关键词：粗糙集分辨矩阵泥石流危险度区划指标

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基于模糊可拓方法的泥石流危险度区划研究

灾害学 2006年第1期21卷 68-72页

作者：匡乐红刘宝琛姚京成中南大学土木建筑学院湖南长沙410075

泥石流危险度区划是一个复杂的问题,影响泥石流危险度的诸多因素中既有定性描述的,也有定量描述的,因此,必须将定性与定量描述有机地结合起来,才能获得较为合理的区划结果。本文将模糊数学与可拓方法相结合,在物元理论、可拓集合论和关... 详细信息

泥石流危险度区划是一个复杂的问题,影响泥石流危险度的诸多因素中既有定性描述的,也有定量描述的,因此,必须将定性与定量描述有机地结合起来,才能获得较为合理的区划结果。本文将模糊数学与可拓方法相结合,在物元理论、可拓集合论和关联函数的基础上,利用区域泥石流危险度等级分类和区划指标隶属度化使其无量纲化,构造了经典物元和节域物元,并建立了泥石流危险度区划的模糊可拓模型。实例应用表明该方法能较真实地反映实际区域的泥石流危险度等级。

关键词：模糊数学可拓方法泥石流危险度区划

基于主成分分析法和遗传算法优化支持向量机模型的泥石流危险度预测

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河北地质大学学报 2017年第2期40卷 20-24页

作者：王晨晖张超河北地质大学勘查技术与工程学院河北石家庄050031

为准确预测泥石流危险度,提出了基于主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型。首先利用主成分分析法对7个泥石流危险度影响因子进行数据降维,将提取出的主成分作为支持向量机模型的输入向量,以泥石流危险度作为输出... 详细信息

为准确预测泥石流危险度,提出了基于主成分分析法(PCA)和遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)模型。首先利用主成分分析法对7个泥石流危险度影响因子进行数据降维,将提取出的主成分作为支持向量机模型的输入向量,以泥石流危险度作为输出向量,并运用遗传算法寻优获得最佳支持向量机模型参数,最终建立了基于PCA-GA-SVM的泥石流危险度预测模型,并对9条泥石流沟的危险度进行预测,结果表明:PCA-GA-SVM模型的预测准确率达88.9%,满足工程要求。

关键词：泥石流危险度主成分分析法遗传算法支持向量机

《长江上游泥石流危险度区划研究》成果通过鉴定

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山地学报 1994年第2期12卷 124-124页

作者：石林中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所

《长江上游泥石流危险度区划研究》成果通过鉴定１９９４－０４－０７在成都，由水利部组成专家组（成员９人）对《长江上游泥石流危险度区划研究》课题进行了会议鉴定，会上经专家组认真讨论一致认为：该课题选题准确，意义重大，提交... 详细信息

《长江上游泥石流危险度区划研究》成果通过鉴定１９９４－０４－０７在成都，由水利部组成专家组（成员９人）对《长江上游泥石流危险度区划研究》课题进行了会议鉴定，会上经专家组认真讨论一致认为：该课题选题准确，意义重大，提交的成果材料全面，分析详尽，立论有据...

关键词：泥石流危险度区划研究泥石流沟长江上游