排序方式： 共有2条查询结果，搜索用时 637 毫秒
1
1.
巴东县城由于其特殊的地理位置和特有的地质条件，使之成为滑坡灾害多发地带，严重威胁着巴东县城的发展，因此，有必要对巴东县城进行滑坡易发性评价研究。首先，基于GIS平台分别提取影响滑坡发生发育的各指标因子（地层岩性、地形地貌、地质构造、水文地质条件等），并划分证据层；其次，采用证据权法分别计算各证据层的权重及后验概率；然后将单元各证据层后验概率进行叠加，生成滑坡易发性分区图；最后，使用自然断点法将研究区按滑坡易发程度分为极高易发区、高易发区、中易发区、低易发区与极低易发区5类，极高易发区与高易发区面积之和约占研究区总面积的33%，其中86%的已有滑坡发生在极高易发区和高易发区，利用成功率曲线检验表明区划效果较好。 相似文献
2.
地下水位预测对滑坡稳定性分析具有重要意义,三峡库区库岸滑坡地下水位时间序列在季节性强降雨和周期性库水位涨落等诸多因素影响下呈现混沌特征。在对地下水位序列进行相空间重构的基础上,采用饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法对其混沌特征进行验证。再用预测性能优秀的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型对其进行预测,并用粒子群算法优化选取LSSVM模型的参数,以克服LSSVM模型参数选取困难的缺点。以三峡库区三舟溪滑坡前缘STK-1水文孔日平均地下水位序列为例进行了混沌分析,分别运用粒子群优化的LSSVM模型(PSO-LSSVM)和BP神经网络模型对STK-1水文孔地下水位进行了预测。结果表明库岸滑坡地下水位序列存在混沌特征,PSO-LSSVM模型预测结果的均方根误差为0.193m,拟合优度为0.815,说明预测效果较理想,且PSO-LSSVM模型预测精度高于BP网络模型,具有较强的实用性。 相似文献
1