本文關鍵詞：重慶市主城區(qū)崩滑地質(zhì)災害誘因及評價，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《長春工業(yè)大學》 2011年

基于智能遺傳算法的地質(zhì)災害預警預報問題研究

王童  

【摘要】：最近這些年以來,世界各地頻繁的發(fā)生地震、滑坡、泥石流等地質(zhì)災害。使我們深有感觸的、具有代表性的“汶川地震”,“玉樹地震”,“青海泥石流”都讓我們對地質(zhì)災害產(chǎn)生了強烈的恐懼感。然而這些狀況的發(fā)生正是由于具有惡性的地質(zhì)作用正在活躍時期所導致的。與此同時人類愈來愈加劇的工程活動,使得地質(zhì)災害成為了抑制經(jīng)濟社會的不斷發(fā)展、人民生活水平不斷提高的重要因素之一。由于地質(zhì)災害的發(fā)生是受許多種不同因素影響的,所以它具有一定的不能確定的性質(zhì),因此開展針對區(qū)域的地質(zhì)災害危險性的劃分,以及對地質(zhì)災害的預警預報毫無疑問都成為了研究地質(zhì)災害的重要問題。 本文主要對吉林省汛期的地質(zhì)災害進行研究,主要通過對降雨量等重要制約因素的分析,將災害區(qū)等級按照從高到底進行劃分,從而建立一個可行的預警預報模型。 雖然吉林省的地形地貌都相對平穩(wěn),但是在汛期也是存在著一定的地質(zhì)災害的危險。本文應將遺傳算法與BP算法(Backpropugation Neural Network)進行了耦合,給出的智能遺傳算法的概念。即在應用BP算法來處理非線性問題的優(yōu)勢基礎之上,又引進了遺傳算法來計算初始的權值和閾值,這樣一來就可以杜絕計算的結果陷入到局部優(yōu)化中；同時為了減少迭代的運算次數(shù)、提高求解速度。并且我們將原有的梯度下降法用L-M (Levenberg-Marquardt)算法替代,取得了很好的效果。利用這種算法以便研究地質(zhì)災害危險性評價,對吉林省地質(zhì)災害的危險性展開了客觀性的評價,得出了一個符合實際的地質(zhì)災害危險性分區(qū)等級的劃分,從而建立了一個可行、可信的預警預報模型。

【關鍵詞】：
【學位授予單位】：長春工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2011
【分類號】：P694
【目錄】：

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