滑坡災害是目前影響我國人民生命安全和自然環(huán)境的重要威脅,影響滑坡的因素具有不確定性特征,對滑坡災害危險性預測造成較大難度,尋找一種有效預測滑坡危險性的方法成為能夠解決滑坡災害的關鍵問題�；率鞘芏鄠�影響因子作用,各影響因子之間具有不同的相關性和復雜性,影響因子對滑坡危險性預測具有引導作用,為了有效處理各影響因子對滑坡危險性預測的影響,采用蟻群聚類算法能夠?qū)⒈舜酥g相似度高的數(shù)據(jù)對象劃分到一起,引入遺傳算法,更新信息素規(guī)則標準對蟻群聚類算法實現(xiàn)優(yōu)化,處理蟻群聚類算法容易陷入局部最優(yōu)問題,利用近似骨架理論有效降低數(shù)據(jù)規(guī)模,解決蟻群聚類算法后期出現(xiàn)停滯和收斂速度緩慢等問題,統(tǒng)一遺傳算法基本思想、近似骨架相關理論構建近似骨架遺傳蟻群聚類算法模型,綜合滑坡災害相關特征,設計滑坡危險性預測的模型,研究該算法在滑坡危險性預測實驗中的效果。然而影響滑坡的不確定因素降雨取值為區(qū)間值,具有不確定性,近似骨架遺傳蟻群聚類算法在滑坡危險性預測時,無法對其進行準確刻畫。為了解決降雨不確定因素難以有效刻畫問題,結合Gauss區(qū)間值數(shù)據(jù)處理方式和點概率模型設計一種不確定數(shù)據(jù)處理模型,用于刻畫降雨等不確定因素,綜合近... 

【文章來源】：江西理工大學江西省

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

各類地質(zhì)災害統(tǒng)計

而且會波及人民的生命和財產(chǎn)安全，引發(fā)巨大威脅或者更大的地質(zhì)地貌環(huán)境多樣，氣象類型比較繁多，特別適宜滑坡等多種地。近十多年來，崩塌、泥石流、滑坡等各種災害在各個地區(qū)頻頻災害發(fā)生時常常會伴有不同程度的降雨量，危害甚大，造成的人，引起的直接經(jīng)濟損失更是達到 40-50 億，通過相關資料統(tǒng)計獲災害數(shù)據(jù)統(tǒng)計（圖 1.1、圖 1.2、圖 1.3）。圖 1.1 各類地質(zhì)災害統(tǒng)計

圖 1.3 人員傷亡 2003 年以來，我國歷年地質(zhì)災害發(fā)生次數(shù)最多的為滑坡，因滑坡為突出，由于滑坡的發(fā)生具有群發(fā)性、區(qū)域性等特征，所引發(fā)的人損失以及后續(xù)威脅都比較明顯，表 1.1 為 2003 年以來我國部分滑計信息。由于滑坡給人類生命和環(huán)境帶了巨大傷害，為了最大限度發(fā)生，降低人員的傷亡和財產(chǎn)損失，現(xiàn)在急需尋找到一種較為有效使得滑坡危險性預測模型的研究設計具有更加重要的實際意義。受坡高、坡度、坡型、巖土體結構、植被、降雨等因素共同影響，是導致滑坡發(fā)生的至關重要誘發(fā)因素，在降雨和其他外部因素共同環(huán)境容易遭到破壞并引發(fā)滑坡。然而降雨因素是不確定性因子，降變化于一個區(qū)間值，傳統(tǒng)的一些技術方法是無法有效對其完成準確危險性預測模型難以獲得較高的預測精度。因而我們需要尋找一種段，能夠?qū)崿F(xiàn)降雨等不確定數(shù)據(jù)的準確詮釋，進而對滑坡危險性進探索出一種較為科學的滑坡預測方法，安排比較合理的防治計劃的解決手段降低不必要的損失。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]對混合屬性數(shù)據(jù)表可行的差分隱私保護方法[J]. 丁永善,李立新.  計算機應用研究. 2019(02)
[2]混合模擬退火及分散搜索優(yōu)化過道布置問題[J]. 毛麗麗,張則強,朱立夏.  計算機工程與應用. 2018(03)
[3]一種基于LBP特征提取和稀疏表示的肝病識別算法[J]. 韓秀芝,趙希梅,于可歆,王國棟.  中國生物醫(yī)學工程學報. 2017(06)
[4]利用空間聚集的貝葉斯網(wǎng)絡評估手足口病發(fā)病風險[J]. 丘文洋,李連發(fā),張杰昊,王勁峰.  地球信息科學學報. 2017(08)
[5]基于改進GA-BP網(wǎng)絡的系泊纜力預測建模與仿真[J]. 李世峰,邱占芝.  系統(tǒng)仿真學報. 2017(07)
[6]基于K-PSO聚類算法和熵值法的滑坡敏感性[J]. 阮云凱,占潔偉,陳劍平,李嚴嚴.  東北大學學報(自然科學版). 2017(04)
[7]基于快速高斯變換的不確定數(shù)據(jù)聚類算法[J]. 遲榮華,程媛,朱素霞,黃少濱,陳德運.  通信學報. 2017(03)
[8]不確定數(shù)據(jù)聚類綜述[J]. 羅來源,孫國寶.  電腦知識與技術. 2017(01)
[9]基于社交媒體信息不同災害的社會響應特征比較研究[J]. 劉宏波,翟國方.  災害學. 2017(01)
[10]基于信息熵分段聚合近似和譜聚類的負荷分類方法[J]. 林順富,田二偉,符楊,湯曉棟,李東東,王群京.  中國電機工程學報. 2017(08)

博士論文
[1]求解車輛路徑問題的啟發(fā)式算法及其在注塑排程問題中的應用[D]. 劉萬峰.深圳大學 2015
[2]三峽庫區(qū)萬州區(qū)滑坡發(fā)育規(guī)律及風險研究[D]. 桂蕾.中國地質(zhì)大學 2014
[3]面向多維不確定數(shù)據(jù)的若干查詢處理關鍵技術的研究[D]. 徐傳飛.東北大學 2013
[4]聚類質(zhì)量改進方法的研究[D]. 宗瑜.大連理工大學 2010

碩士論文
[1]蟻群魚群混合算法在差異工件批調(diào)度中的應用[D]. 呂順風.中國科學技術大學 2017
[2]楚雄州中小學校園滑坡泥石流災害風險評估[D]. 桑議惠.南京信息工程大學 2016
[3]徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)化研究[D]. 張義.山東理工大學 2016
[4]面向不確定數(shù)據(jù)的近似骨架啟發(fā)式聚類算法[D]. 屈世超.大連理工大學 2013
[5]基于蟻群算法的聚類分析模型的研究及改進[D]. 劉陽陽.蘭州大學 2012
[6]蟻群聚類算法研究與應用[D]. 田園麗.遼寧工程技術大學 2011
[7]不確定數(shù)據(jù)聚類研究[D]. 李雪.大連理工大學 2009
[8]遺傳算法的研究與應用[D]. 王銀年.江南大學 2009
[9]蟻群聚類算法研究[D]. 曾海群.中南大學 2008



本文編號：3105201