基于灰色关联协同BP神经网络对泥石流的易发性预测

文章以白龙江流域内30条粘性泥石流沟为研究对象,利用灰色关联理论筛选出7个孕灾因素BP神经网络的输入层进行训练,以泥石流沟道危险等级为样本输出,调试并获取BP神经网络的最优模型结构。此模型平均百分比误差为(MAPE)为3.9607%,且网络R校正集、R验证集和R测试集分别为0.99876、0.98115和0.98932,模型拟合情况良好、可信度高,实现泥石流沟道易发性快速预测。     

泥石流能预测预报吗？

泥石流,许多地方群众称它为“发蛟龙”。它象地震、走山等自然灾害一样,给人民的生命财产和国家经济建设带来极大的危害。全国许多地方深受泥石流灾害之苦。笔者所在的云南省迪庆藏族自治州,就是一个泥石流频繁发生的地方。德钦县茨卡桶在1869年埂里河暴发过一次泥石流,冲毁18家傈僳族,全村只剩下一名男孩,1960年7月28日,中旬县虎跳峡镇干沟箐暴发一次泥石流,约有9万立方米的土石方堵塞硕多岗河,水位升高12米,冲毁民房6所,淹没39所民房。附近的下桥头街道水深达2米多,淹没粮管所,损失粮食39万斤。这场泥石流灾害中,死难9人、重伤3人。冲垮滇藏公路路基1公     

基于人工神经网络的土石坝震损病害的预测研究

本文介绍了基于L-M(Levenberg-Marquardt)算法的BP神经网络模型,利用模型对土石坝进行损害预测.选取243座震损土石坝水库为研究对象,确定土石坝裂缝、渗漏、滑坡为本次预洲的指标.同时采集243座水库震损土石坝的裂缝、渗漏、滑坡等三大震损病害资料,通过专家意见划分其等级,作为实测值.经过神经网络模型反...     

几种人工神经网络法的水质预测比较

人工神经网络是现如今被广泛应用于预测方面的方法,运用BP神经网络、RBF神经网络、Elman神经网络分别对大伙房水库的2006年的TN、TP进行预测,比较3种网络的训练误差和预测误差得到:RBF神经网络训练速度最快且训练误差最小,RBF神经网络和Elman神经网络的预测误差明显小于BP神经网络,RBF神经网络和Elman神经网络应用于水质预测是可行的。     

基于OpenLISEM模型的泥石流启动冲出预测

汶川地震后,滑坡、崩塌及不稳定斜坡等不良地质体在震区广泛存在,在暴雨诱发条件下极易发生泥石流。2010年8月13日震区的都江堰市龙溪河流域遭遇暴雨,导致群发性泥石流。以龙溪河流域为典型研究区,在模型率定的基础上,运用Open LISEM软件对研究区进行泥石流启动和冲出过程数值模拟,获得泥石流的固体物质启动分布和冲出规模,并根据研究区的泥石流堆积扇的实测数据与预测模拟结果进行准确性验证,大部分模拟结果误差在20%左右,表明该模型具有较好的适用性和准确性,对泥石流启动及冲出范围模拟是可行的,有助于在规避风险时对搬迁地点的选择,可为风险评价提供重要的参考。     

基于SVM方法的小流域泥石流输沙量预测

介绍SVM方法的基本原理及特性,建立基于SVM方法的小流域泥石流输沙量预测模型,用复相关分析法确定了影响流域输沙的3个主要因子:过程降雨量,前期降雨量,泥石流历时。对12组实测资料进行训练,训练值与实测值吻合较好;用训练好的模型对5组实测资料进行预测,预测效果优于神经网络模型。理论分析和实例验证均表明SVM方法可以获得整体最优效果。     

基于人工神经网络的日径流预测

给出了用人工神经网络(ANN)对 三峡宜昌站的日径流预测模型建模的过程，对ANN输入变量的选择和个数的确定以及隐藏层 、输出层单元数的确定等关键技术问题进行了探讨。所建立的基于ANN的预测模型可以进行 提前7 d的日径流预测，预测结果令人满意。     

基于BP神经网络的区域需水预测

本文基于BP神经网络L-M的改进算法,建立人工神经网络区域需水预测模型,选取GDP、人口、粮食作为区域需水预测因子,将BP神经网络模型应用到文山州区域需水预测中,并运用MATLAB神经网络工具箱进行模拟计算.     

基于RBF神经网络的降雨量预测

文章论述了鉴于降雨量受众多因素的影响和具有复杂的非线性特点,在Matlab环境下建立了RBF神经网络的降雨预测模型.经实例验证,该模型收敛速度快、预测精度高。并且与BP神经网络模型对比结果表明,该方法避免了BP神经网络的局部极小及收敛速度慢等缺点,在精度,训练速度等方面优于BP神经网络。     

基于人工神经网络的喷灌喷头射距研究

喷灌是一种较为成熟的节水高效灌溉方式，喷灌机是其核心水力机构，喷灌机的喷头射距是一个受多种因素影响的参数,研究它们之间的规律对开发制造喷灌机和规划设计喷灌工程都至关重要。结合国内外研究成果，通过神经网络对喷灌喷头射距进行研究，依靠实验样本，研制出能进行任意角度、喷嘴直径、工作压力和射距计算的神经网络模型，这对拓展射距的计算方法、研究射距的智能控制设备打下了基础。     

磐石市城市水资源可持续利用研究

本文简述了磐石市水资源开发利用现状及存在的问题,提出了解决磐石市城市水资源可持续利用的主要对策,旨在实现以水资源的可持续利用支撑经济社会的可持续发展。     

数值法在磐石市地下水水源地保护区划分的应用

为了保护地下水,实现地下水的可持续利用,建立地下水水源地保护区是必要的。本文利用数值模拟法对磐石市地下水水源地保护区进行了划分。首先采用地下水流动模型MODFLOW建立研究区的数值模拟模型;然后根据2007年由国家环保总局发布的《饮用水水源保护区划分技术规范》中的时间标准,运行MODPATH,用示踪粒子的逆向轨迹,划定各级保护区的范围。     

磐石市城市地下水资源开发潜力分析

以实现城镇地下水资源可持续利用为目的，以地下水位降深、埋深为约束条件．优化市政供水开采布局．评价地下水资源开发潜力，进而提出城镇地下水资源可持续开发利用对策：调整地下水开采布局，开辟新水源．开展地下水人工补给．加强地下水资源科学管理和环境保护。     

三峡库区滑坡监测模型建模研究

以监测预报为目的的滑坡分类为基础,通过对该滑坡分类理论中的滑坡分类要素-滑体组构、动力成因、滑体的变形运动特征和滑坡所处的发育阶段的表现特点进行分析,重点从三峡库区滑坡的动力成因入手,提出水库滑坡监测系统布置的基本原则.根据该原则,结合滑坡监测内容、监测所使用仪器、监测仪器精度要求和监测周期的选取,建立起基于滑坡分类理论的三峡库区滑坡监测模型,以期为三峡库区滑坡监测系统的建立提供参考.     

三峡万州和平广场滑坡区稳定性分析模型研究

结合工程实践，应用斜坡稳定性常规分析方法，在充分分析稳定性各影响因子的基础上建立稳定性分析反演模型，采用试验与参数反演的方法确定万州和平广场滑坡区斜坡稳定性定量分析的物理力学参数，并且应用于计算分析。分析结果表明：在各种工况下，滑坡区堆积体除局部地段外均处于稳定状态，仅在库水位由175m骤降至145m（吴淞高程）时，各工况对应的稳定系数降低，其中15－15′剖面地段处于不稳定状态。     

基于无人机倾斜摄影的白格堰塞区三维重建

为研究倾斜摄影技术在堰塞灾害现场的适用性,在介绍倾斜摄影的建模原理的基础上,阐述了无人机倾斜摄影的步骤要点,并在白格堰塞现场进行了无人机飞行作业。以无人机所采集的POS数据、图像数据为基础,进行了图像筛选、空中三角测量计算、点云稠密重建及点云三角化,完成了白格堰塞区三维数字模型重建。以数字高程模型、数字地表模型、正射影像等形式展示了白格堰塞区地貌,并测算了白格堰塞体形态、结构等方面的特征信息。结果表明,无人机倾斜摄影可以适应堰塞现场的复杂环境,具备快速进入目标区域、高效完成测绘任务的能力。     

三峡库区基于滑坡治理的土地整理模式探讨

在分析历史上三峡地区滑坡灾害对当地社会经济的危害、灾毁土地现状及特征的基础上,通过剖析新滩滑坡这一典型滑坡灾毁土地整理的技术方法、工程措施、社会经济及生态效果,总结出了库区滑坡灾毁土地整理的一般模式,该模式在库区即将大规模启动的土地整理工程中具有一定的推广价值.对缓解目前三峡库区人地矛盾,保证三峡工程和移民迁建顺利完工,解决库区社会经济可持续发展问题,具有重大的现实意义.     

丹江口库周区人工神经网络洪水预报模型研究

丹江口水库库周区洪水入库方式多样,入库过程难以观测,采用传统模型对库周区洪水进行预报的精度较低.运用人工神经网络模型的基本原理,针对库周区洪水汇流历时短,所需预见期较短,对预报精度要求较高的特点,建立了可以灵活调整预见期的基于人工神经网络的库周区洪水预报模型.模型采用权重自适应算法,不需要单独的误差校正模型,结构较为简洁.选取1996～1999年汛期资料作为率定期资料,以2000～2001年的资料作为检验期资料,获得了较高的模拟和预报精度.当预见期为1个时段时,模型率定期和检验期的确定性系数分别为97.3%、94.9%,水量平衡系数分别为0.997、0.996,总的洪峰合格率达到95.83%.     

基于SWMM的老城区LID布设比例优化研究

老城区因建筑密度高等特点,是内涝的高发地带。针对这一问题,基于SWMM模型中的LID(低影响开发Low Impact Development)模块,研究选取渗渠、渗透铺装、雨水桶和生物滞留网格4种措施,在不同重现期设计暴雨情景下,对不同布设比例(0.1%~15%)的LID措施进行模拟分析,寻找最佳布设比例。最后将几种最佳比例组合,对组合优化进行初步探索。模拟结果表明,几种LID措施布设在达到某一比例后,对不同重现期设计暴雨的削减作用会减缓,此时的布设比例即为所求最佳比例;而组合方案由于受到措施间的相互作用等因素影响,不能直接套用单项措施最佳比例,其优化仍有待研究。