首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   2篇
  免费   0篇
地质学   1篇
综合类   1篇
  2023年   1篇
  2019年   1篇
排序方式: 共有2条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
文章介绍如何采用GeoStudio软件,利用SEEP/W与SLOPE/W耦合,对融水苗族自治县良寨乡安全村滑坡体进行边坡稳定性分析,计算出边坡完全系数,并分析该滑坡随降雨量的变化趋势,随后建立降雨量与滑坡安全系数的关系曲线,为后续滑坡监测及预警提供依据。  相似文献   
2.
强震山区地形陡峭,植被茂盛,使同震滑坡“点多面广”,难以探测,为灾害防控带来困难.滑坡易发性评估能够预测灾害空间分布.但传统评估方法存在数据源有限、数据量化标准不一等问题,难以获取准确的易发性评价结果及难以掌握复杂孕灾环境下滑坡发育特征.鉴于此,通过多源监测数据、空间分析和深度学习方法,分析同震滑坡的发育规律,探究滑坡的地震响应机制,并进行滑坡易发性区划.结果表明:地震通过影响地形地貌的应力场及岩土体结构对地震波的地震响应的作用,使同震滑坡表现不同形式的发灾效应(如锁固段效应、微地形效应和地层倾向效应等);采用基于卷积神经网络(CNN)和深度神经网络(DNN)的深度学习模型取得了良好的易发性评价结果(AUC值分别为0.901和0.865),CNN模型的预测性能优于DNN模型.两模型精度都较高,均能较为准确识别潜在的滑坡区域;极高和高滑坡易发性区域广泛分布于丹祖沟等13条沟道中,这些沟道在暴雨下更容易发生泥石流.  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号