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以四川省攀枝花地区为研究区域,选取高程、坡度、坡向、土地利用类型、地层岩性、道路交通、河流水系7个影响因子为评价指标,将上述指标作为栅格数据输入,并选择历史滑坡灾害点的影响因子数据作为样本,建立Logistic回归方程,进行回归方程和回归系数的显著性检验,最后利用回归方程对研究区滑坡危险性进行预测,编制滑坡危险性区划分布图。结果表明,逻辑回归方法得到的危险性分区图中,极高和高危险区包含了83%的已知滑坡灾害,攀枝花地区滑坡危险性较高的区域占到区域总面积的将近50%,主要分布在中部和南部人口比较集中的地区,与滑坡的发生受人类工程活动的影响比较吻合。 相似文献
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针对感潮河段受径流和潮汐共同影响导致流量预报精度较低的问题,结合变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)处理非平稳信号的能力与反向(back propagation,BP)神经网络处理非线性问题的优势,提出了基于潮流调和分析及VMD-BP神经网络组合模型的感潮河段流量预报方法。首先,采用潮流调和分析方法对原始流量进行潮流、余流分离;然后,根据误差逆向传播算法构建BP神经网络,并对潮流数据和经VMD处理后的余流数据进行仿真训练;最后,将仿真训练输出的潮流和余流分量叠加重构进而得到最终的流量预报结果。在长江口徐六泾断面开展流量预报实验,结果表明,单独采用BP神经网络方法相对于传统潮流调和分析方法的流量预报精度提高了约3 400 m3/s,相对精度提高了约6%;所提组合模型方法的流量预报精度相对于传统潮流调和分析方法提高了约5 000 m3/s,相对精度提高了约9%。基于调和分析及VMD-BP神经网络的组合模型可以有效提高感潮河段流量预报精度,同时也为流况多变水域的流量预报提供新思路。 相似文献
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正应急救援中相当重要的环节是灾区紧缺物资的供应,即应急物资布局与调度,其水平直接关系着应急救援的效率。由于影响应急物资布局与调度的因素具有微观和宏观时变性,为提升应急救援能力,有必要研究应急物资布局与调度的时变分析方法。论文分析了突发事件应急物资布局与调度过程,并以此为指导构建支持时空过程表达的应急物资布局与调度时空数据模型,以时空数 相似文献
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