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岩石本构模型是研究岩石力学特征和变形机制的基础,而本构模型或模型中相关参数的识别是本构模型研究中的热点和难点问题。本文基于红板岩室内力学实验数据,分别利用遗传算法、BP神经网络以及遗传规划对红板岩本构模型进行了模式识别,结果表明,遗传算法进行参数识别需要事先假定流变模型的形式,误差较大,而BP神经网络和遗传规划可以一次性同时确定流变模型的结构形式及参数,有效避免模型假定所带来的误差。而遗传规划与BP神经网络相比,具有精度高、收敛快,可视化程度高等特点,为岩石本构参数及模型的智能识别方法的选取提供参考。 相似文献
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泥石流灾害合理的雨量预警阈值不仅与历史泥石流灾害发生时的降雨量有关,且与研究区域的气候、地形地貌、地质、植被等密切相关。论文采用雨场分割法和GIS技术研究了影响泥石流启动的降雨和地质背景两大因素,在对北京市泥石流灾害易发分区的基础上,结合北京地区已发生的82起泥石流的易发性分区和雨量值,提出了不同泥石流易发等级条件下的雨量预警阈值。研究成果已经在2015年7月17日北京房山区西区沟泥石流预警中成功应用,为泥石流区域预警预报提供了一种新的思路。 相似文献
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