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基于支持向量機(jī)模型和證據(jù)理論滑坡易發(fā)性評價

發(fā)布時間:2021-01-14 07:42
  隨著社會經(jīng)濟(jì)的高速增長,三峽庫區(qū)巴東至秭歸段受復(fù)雜的地理環(huán)境,多變地質(zhì)構(gòu)造及地層巖性等諸多因素的影響,滑坡等災(zāi)害頻發(fā)。因此,開展滑坡的研究具有重要價值。采用支持向量機(jī)模型和證據(jù)理論,在巴東至秭歸區(qū)進(jìn)行詳細(xì)的應(yīng)用,驗(yàn)證了該方法的科學(xué)性。論文主要工作和成果如下:(1)對滑坡易發(fā)性評價所涉及的樣本數(shù)據(jù)的屬性、特征、巖性分組、多值提取等問題進(jìn)行了深入研究。提取了長江三峽巴東至秭歸段的10個評價因子(3個巖性因子和7個環(huán)境影響因子)。(2)對模型進(jìn)行不確定性分析,從訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取了10組不同的數(shù)據(jù)集利用PSO-SVM耦合模型分別對這10組數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練和評價預(yù)測,并獲得了最終的ROC曲線,分析了基于10組不同數(shù)據(jù)集并采用PSO-SVM耦合模型對研究區(qū)的評價結(jié)果精度高達(dá)86%且非常接近。同時,PSO-SVM模型針對不同的數(shù)據(jù)集在高易發(fā)性和低易發(fā)性的評價結(jié)果較一致。(3)通過對評價因子不確定性融合,將研究區(qū)的總面積按40%、30%、20%、10%劃分為低、中、高、極高四個類別。PSO-SVM模型與證據(jù)理論的ROC曲線的評價結(jié)果進(jìn)行了對比。發(fā)現(xiàn)了PSO-SVM耦合模型是可行的且優(yōu)于證據(jù)理論。... 

【文章來源】:湖北工業(yè)大學(xué)湖北省

【文章頁數(shù)】:68 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于支持向量機(jī)模型和證據(jù)理論滑坡易發(fā)性評價


研究區(qū)的地形地貌

算法流程圖,粒子


化[48](Particle swarm optimization,簡稱“PSO”覓食行為,形成了一種適用于群體隨機(jī)尋找的算法維空間延伸并按一定的規(guī)律進(jìn)行搜索,我們稱這個。粒子i在D維空間的位置表示為矢量 (= 表示為矢量 =( )。所有定的社會適應(yīng)值(Fitness Value),以此來判斷目量值對應(yīng)其飛行方向和距離,并且已知粒子處于最好為 ,把此時的粒子看作“最優(yōu)粒子”。除此之在整個群里粒子中的發(fā)現(xiàn)最好位置(gbest),而此時的通過不斷的迭代找到的最優(yōu)解。迭代過程中,粒子都通過追蹤倆個“極值”(“pbes位置,在尋找最優(yōu)解的過程中,粒子通過如下公式。詳細(xì)的算法流程如圖 3.2 所示。

示意圖,支持向量機(jī),原理,示意圖


圖 3.3 支持向量機(jī)原理示意圖訓(xùn)練樣本為( , ),倆個異類支持向量 y=±3,···,m,n 樣本數(shù)據(jù)輸入維數(shù)。其實(shí),SVM 的最,最優(yōu)分類超平面為:wx+b=0于超平面的向量,b 是增加分類間距使超平面不經(jīng)過坐的一點(diǎn)坐標(biāo)為(iix , y)則離超平面最近的點(diǎn)的距離(分類最大的值相當(dāng)于求221w 的最小值,因此,可以把問題問題:221min,wwbsty( wxb) imii.+ ≥1,=1,2

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]基于GIS的信息量模型的白沙河流域滑坡危險性評價[J]. 文靜,吳彩燕.  西南科技大學(xué)學(xué)報. 2017(02)
[2]基于二元邏輯回歸模型的新疆果子溝滑坡風(fēng)險區(qū)劃[J]. 趙良軍,陳冬花,李虎,劉玉鋒.  山地學(xué)報. 2017(02)
[3]基于RS-SVM模型的滑坡易發(fā)性評價因子選擇方法研究[J]. 于憲煜,胡友健,牛瑞卿.  地理與地理信息科學(xué). 2016(03)
[4]基于層次分析法的滑坡易發(fā)性評價分析[J]. 郭瑞,張耀輝,丁宏偉,楊科元,彭?xiàng)詈?張雁,趙發(fā)偉.  甘肅地質(zhì). 2016(01)
[5]基于多模型的滑坡易發(fā)性評價——以甘肅岷縣地震滑坡為例[J]. 沈玲玲,劉連友,許沖,王靜璞.  工程地質(zhì)學(xué)報. 2016(01)
[6]三峽庫區(qū)萬州區(qū)滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價研究[J]. 張俊,殷坤龍,王佳佳,劉磊,黃發(fā)明.  巖石力學(xué)與工程學(xué)報. 2016(02)
[7]GIS支持下云南鎮(zhèn)沅縣滑坡孕災(zāi)環(huán)境因子的敏感性評價[J]. 林珊珊,楊德宏.  湖南農(nóng)業(yè)科學(xué). 2015(11)
[8]證據(jù)權(quán)法在滑坡易發(fā)性分區(qū)中的應(yīng)用——以貴州桐梓河流域?yàn)槔齕J]. 范強(qiáng),巨能攀,向喜瓊,黃健.  災(zāi)害學(xué). 2015(01)
[9]斜坡單元支持下的滑坡易發(fā)性評價支持向量機(jī)模型[J]. 武雪玲,任福,牛瑞卿,彭令.  武漢大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版). 2013(12)
[10]基于Logistic回歸模型的蘆山震后滑坡易發(fā)性評價[J]. 馮策,劉瑞,茍長江.  成都理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2013(03)

博士論文
[1]浙西淳安降雨型滑坡發(fā)育規(guī)律及危險性評價研究[D]. 馮杭建.中國地質(zhì)大學(xué) 2016
[2]基于多源數(shù)據(jù)和多尺度分析的滑坡易發(fā)性評價方法研究[D]. 于憲煜.中國地質(zhì)大學(xué) 2016
[3]三峽庫區(qū)滑坡災(zāi)害風(fēng)險評估研究[D]. 彭令.中國地質(zhì)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于ArcGIS的延長縣區(qū)域滑坡災(zāi)害易發(fā)性評價[D]. 韓煜.長安大學(xué) 2017
[2]理縣基地千枚巖斜坡傾倒變形及失穩(wěn)機(jī)理研究[D]. 朱林.成都理工大學(xué) 2016
[3]基于信息量模型的三峽庫區(qū)滑坡區(qū)域危險性評價方法研究[D]. 戴悅.清華大學(xué) 2013
[4]基于GIS的北川地區(qū)地震滑坡空間分布特征分析及敏感性評價[D]. 方丹.首都師范大學(xué) 2012



本文編號:2976510

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