基于神经网络对泥石流危险范围的研究

被引：9

作者：

张晨 ^{[1
]}

王清 ^{[1
]}

张文 ^{[1
]}

谷复光 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 吉林大学建设工程学院

[2] 吉林建筑工程学院测勘工程学院

来源：

哈尔滨工业大学学报 | 2010年 / 42卷 / 10期

关键词：

神经网络; 泥石流危险范围; 影响因素; 误差系数;

D O I：

暂无

中图分类号：

P642.23 [泥石流];

学科分类号：

0837 ;

摘要：

为了更加客观准确地预测泥石流危险范围,通过对云南金沙江流域的各类泥石流进行深入调查分析,提取出对泥石流危险范围有主要影响的几种因素的指标值.利用改进BP神经网络的学习能力分析几种影响因素对泥石流危险范围的敏感程度,提出以误差曲线的斜率作为敏感程度定量指标,以误差系数的形式对不同种类泥石流危险范围的影响因素进行定量的评定,从流体力学的角度深入解析结论,并以此为依据提出一个修正公式,对传统预测模型进行修正.在实例模拟中,修正后的模型得到了更加准确的预测结果,相对误差最多相差4.54.

引用

页码：1642 / 1645

页数：4

共 11 条

[1] 改进的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用 [J].

莫勇刚 ;

丁德馨 ;

肖猛 .

矿冶, 2006, (02) :9-12

[2] 基于粗糙集与人工神经网络的变压器故障诊断 [J].

宫会丽 ;

宋学艳 ;

丁香乾 .

中国海洋大学学报(自然科学版), 2005, (06) :167-170

[3] 边坡稳定性影响因素定量分析神经网络法 [J].

马洪生 ;

郑灵希 .

路基工程, 2005, (05) :42-45

[4] 四川德昌县虎皮弯沟泥石流及灾害损失评估 [J].

刘希林 ;

赵源 ;

苏鹏程 .

灾害学, 2005, (03) :73-77

[5] 人工神经网络在泥石流风险评价中的应用 [J].

赵源 ;

刘希林 .

地质灾害与环境保护, 2005, (02) :135-138

[6]

Method and its application of the momentum model for debris flow risk zoning[J]. WEI Fangqiang1, HU Kaiheng1 , J. L. Lopez2 & CUI Peng1 1. Institute of Mountain Hazards and Environment, Chinese Academy of Sciences, Chengdu 610041, China;2. Institute of Fluid Mechanics,Central University of Venezuela, Caracas, Venezuela.Chinese Science Bulletin. 2003(06)

[7] 泥石流危险范围的流域背景预测法 [J].

刘希林 ;

唐川 ;

朱静 ;

张松林 .

自然灾害学报, 1992, (03) :56-67

[8] 泥石流堆积扇危险范围雏议 [J].

刘希林 .

灾害学, 1990, (03) :86-89

[9]

泥石流风险评价[M]. 四川科学技术出版社 , 刘希林, 2003

[10]

Area-scale landslide hazard and risk assessment[J] . Roberto W. Romeo,Mario Floris,Francesco Veneri.Environmental Geology . 2006 (1)

← 1 2 →