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11.
三峡库区涉水滑坡主要影响因素是水位和降雨量,也是库区滑坡体失稳的主要影响因素和诱发因素。库区每年重复着水位升降不利于滑坡的稳定,而降雨特别是大强度的降雨也诱发产生滑坡。当水位波动遇到降雨,出现工况叠加,滑坡将加剧。因此,有必要对影响滑坡变形的主导因素进行了解分析。2016年6月三峡库区全面展开了自动化监测,使得数据统计方便可靠。本文采用滑坡变形速率、降雨量、库水位变化、最大水位变化速率、淹没程度,运用灰色关联度分析法对涉水滑坡进行了计算分析。水位下降阶段,文中土质滑坡变形受库水位影响最大。水位上升阶段,该土质滑坡上部变形受降雨影响最大,下部受水位影响最大。文中岩质滑坡总是受库水位影响最大。 相似文献
12.
13.
抗差估计中几种选权迭代法常数选取的探讨 总被引:9,自引:0,他引:9
常规抗差估计中采用选权迭代法时常数的取值是否合理直接关系到平差过程能否顺利进行和平差结果的优劣,本文通过对目前几种选权迭代法中常数的选取进行研究;得出:常数按K1=m ax(|(v1-l1)|)、C=m ax(|(vi-li)|)取值时,能有效解决常规取值方法(K1=3.0~8.0或K1=3.0~6.0,C=8)在粗差较大时出现秩亏、法方程系数矩阵奇异的现象,导致平差不能进行或者平差结果出现严重扭曲的问题,同时本文论述了在确保有解的情况下得到最优解的处理方法。 相似文献
14.
在资源储量估算的过程中,矿石小体重的准确与否将直接影响到资源储量估算的客观程度。对矿石小体重的准确预测将需要通过大量的统计分析工作,传统的方法是利用矿石小体重的算术平均值进行估算矿床资源储量,并没有考虑到多矿种对矿石小体重的影响程度。本文利用Excel软件"数据分析"的"回归"功能模块,对实验室所测定的矿石小体重值与其对应品位进行二元线性回归分析,快速、准确地构建矿石体重与其品位的数学模型,从而为资源储量估算提供了更客观、更科学的矿石体重模型。 相似文献
15.
基于理想点-可拓云模型的隧道围岩稳定性评价 总被引:1,自引:0,他引:1
为了对隧道围岩稳定性进行准确评价并解决研究过程中存在的模糊性和随机性以及评价指标不相容的问题,减少单一的主客观赋权法所带来的误差,将云模型引入可拓理论中,利用可拓理论能够实现矛盾问题向相容问题转化的特点和云模型具有处理事物双重不确定性的优势并结合理想点组合赋权法对隧道围岩进行稳定性评价研究。通过文献调研、数据统计的方式,选取具有代表性的6个指标组成隧道围岩评价指标体系,用理想点法赋予评价指标组合权重,并构建可拓云模型对隧道围岩稳定性进行综合评价。通过将此方法应用于工程实例并与其他方法对比,结果表明:基于理想点-可拓云模型的隧道围岩稳定性评价方法能够减少评价过程中存在的不确定性问题,克服单一赋权方法的不足,具有良好的适用性,可以应用于实际工程中。 相似文献
16.
Landslide susceptibility modeling based on ANFIS with teaching-learning-based optimization and Satin bowerbird optimizer 总被引:1,自引:0,他引:1
As threats of landslide hazards have become gradually more severe in recent decades,studies on landslide prevention and mitigation have attracted widespread attention in relevant domains.A hot research topic has been the ability to predict landslide susceptibility,which can be used to design schemes of land exploitation and urban development in mountainous areas.In this study,the teaching-learning-based optimization(TLBO)and satin bowerbird optimizer(SBO)algorithms were applied to optimize the adaptive neuro-fuzzy inference system(ANFIS)model for landslide susceptibility mapping.In the study area,152 landslides were identified and randomly divided into two groups as training(70%)and validation(30%)dataset.Additionally,a total of fifteen landslide influencing factors were selected.The relative importance and weights of various influencing factors were determined using the step-wise weight assessment ratio analysis(SWARA)method.Finally,the comprehensive performance of the two models was validated and compared using various indexes,such as the root mean square error(RMSE),processing time,convergence,and area under receiver operating characteristic curves(AUROC).The results demonstrated that the AUROC values of the ANFIS,ANFIS-TLBO and ANFIS-SBO models with the training data were 0.808,0.785 and 0.755,respectively.In terms of the validation dataset,the ANFISSBO model exhibited a higher AUROC value of 0.781,while the AUROC value of the ANFIS-TLBO and ANFIS models were 0.749 and 0.681,respectively.Moreover,the ANFIS-SBO model showed lower RMSE values for the validation dataset,indicating that the SBO algorithm had a better optimization capability.Meanwhile,the processing time and convergence of the ANFIS-SBO model were far superior to those of the ANFIS-TLBO model.Therefore,both the ensemble models proposed in this paper can generate adequate results,and the ANFIS-SBO model is recommended as the more suitable model for landslide susceptibility assessment in the study area considered due to its excellent accuracy and efficiency. 相似文献
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