發(fā)布時間：2017-05-10 02:09

  本文關(guān)鍵詞：基于GIS的降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性智能區(qū)域評估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文主要研究降雨情況下高邊坡智能區(qū)域評估及其相關(guān)問題，通過均勻設(shè)計法、飽和—不飽和理論、極限平衡法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及GIS，對以奉節(jié)地區(qū)為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性進(jìn)行了智能區(qū)域評估。本文以降雨情況下的高邊坡邊坡穩(wěn)定性作為研究對象，建立了基于GIS平臺的智能化區(qū)域評估系統(tǒng)，，對GIS的智能化提供了積極的探索和切實可行的途徑，并得出了奉節(jié)地區(qū)基于GIS的降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性智能區(qū)域評估圖，對奉節(jié)地區(qū)地災(zāi)防治有一定的指導(dǎo)意義。本文完成的工作和主要進(jìn)展如下： ①在降雨入滲影響邊坡穩(wěn)定性機(jī)理研究的基礎(chǔ)上，研究典型降雨情況下高邊坡失穩(wěn)的災(zāi)變因子，確定數(shù)值實驗樣本庫的六個輸入?yún)?shù)：幾何特征因素（坡高、坡度）、邊坡的力學(xué)參數(shù)（黏聚力、內(nèi)摩擦角）、物理參數(shù)（重度）、降雨影響因素（日降雨量）。確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本庫的一個輸出參數(shù)：安全系數(shù)。 ②確定建立數(shù)值實驗樣本庫的方法：均勻設(shè)計法。依照U30*(3013)的使用表，選取相應(yīng)的第1、2、5、7、8、11列與災(zāi)變因子對應(yīng)排列，進(jìn)行均勻化設(shè)計。 ③依據(jù)數(shù)值實驗樣本庫建立數(shù)值實驗?zāi)Ｐ汀；贕eo-studio的極限平衡法來計算數(shù)值實驗?zāi)Ｐ瓦吰碌陌踩禂?shù)。在計算過程中考慮到降雨入滲的影響，結(jié)合飽和—不飽和理論建立數(shù)值實驗?zāi)Ｐ秃蛥?shù)的選取。 ④基于數(shù)值實驗樣本庫和數(shù)值實驗?zāi)Ｐ偷幕A(chǔ)上，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本，并進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，較好地處理了奇異化和收斂的問題。 ⑤通過MATLAB建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過訓(xùn)練建立映射。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的映射規(guī)則自動生成，根據(jù)期望誤差使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和闕值自動匹配其映射。 ⑥基于GIS建立災(zāi)變因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)圖層。以《奉節(jié)地質(zhì)災(zāi)害詳細(xì)調(diào)查報告》為數(shù)據(jù)來源建立柵格數(shù)據(jù)圖層，建立不同等級的災(zāi)變因子區(qū)域圖。 ⑦結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行GIS的空間分析，實現(xiàn)GIS的智能化。利用Fishnet工具和Spatial Join工具提取GIS模型數(shù)據(jù)，導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行計算，將計算結(jié)果經(jīng)Access處理重新導(dǎo)入GIS模型，然后進(jìn)行柵格轉(zhuǎn)換和重分類，輸出不同顏色的區(qū)域危險性評估圖。 本文以降雨情況下的高邊坡穩(wěn)定性作為對象進(jìn)行研究中。綜合比對各種理論方法后，選擇均勻設(shè)計法、飽和—不飽和理論、極限平衡法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及GIS等理論方法，并對比前人的研究，提高了降雨情況下的高邊坡穩(wěn)定性智能區(qū)域評估的效果。
【關(guān)鍵詞】：高邊坡 降雨 穩(wěn)定性 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) MATLAB Geo-studio GIS
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TU43;P208
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 1 緒論9-17
• 1.1 引言9-10
• 1.2 邊坡穩(wěn)定性智能評估研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 考慮降雨入滲的邊坡穩(wěn)定性研究10-13
• 1.2.2 邊坡 GIS 的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 本文主要研究內(nèi)容及技術(shù)路線14-17
• 1.3.1 本文主要研究內(nèi)容14-15
• 1.3.2 技術(shù)路線15-17
• 2 降雨下高邊坡邊坡穩(wěn)定性研究及數(shù)值實驗樣本庫的構(gòu)建17-29
• 2.1 邊坡穩(wěn)定性理論研究17-21
• 2.1.1 通用極限平衡法17-20
• 2.1.2 條間作用力函數(shù)20-21
• 2.2 邊坡穩(wěn)定性影響因素研究21-22
• 2.2.1 降雨對邊坡穩(wěn)定性的影響21
• 2.2.2 邊坡的幾何特征21-22
• 2.2.3 邊坡材料的物理和力學(xué)性能參數(shù)22
• 2.3 降雨情況下高邊坡數(shù)值實驗數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建22-29
• 2.3.1 降雨情況下高邊坡災(zāi)變因子和目標(biāo)參數(shù)的確定23-24
• 2.3.2 基于均勻設(shè)計法的數(shù)值實驗樣本庫的構(gòu)建24-29
• 3 降雨入滲本構(gòu)模型研究及基于數(shù)值實驗樣本庫的降雨情況下高邊坡模型研究29-55
• 3.1 降雨入滲本構(gòu)模型研究29-35
• 3.1.1 土的滲流特性本構(gòu)模型分類29-30
• 3.1.2 滲流偏微分方程參數(shù)估算30-35
• 3.2 基于數(shù)值實驗樣本庫的降雨情況下高邊坡模型研究35-55
• 3.2.1 軟件概述35-37
• 3.2.2 模型參數(shù)選取及邊界條件的設(shè)置37-38
• 3.2.3 基于 GeoStudio 的數(shù)值實驗流程及結(jié)果38-50
• 3.2.4 基于數(shù)值實驗樣本庫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本的建立50-55
• 4 降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性智能區(qū)域評估系統(tǒng)設(shè)計研究55-69
• 4.1 降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計55-61
• 4.1.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)56
• 4.1.2 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用系統(tǒng)的算法實現(xiàn)56-60
• 4.1.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性智能區(qū)域評估的可行性60-61
• 4.2 高邊坡穩(wěn)定性區(qū)域評估的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng) MATLAB 實現(xiàn)61-69
• 4.2.1 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)各個參數(shù)的選取61-63
• 4.2.2 基于 MATLAB 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的程序?qū)崿F(xiàn)63-69
• 5 基于智能評估系統(tǒng)的高邊坡 GIS 區(qū)域評估模型研究69-89
• 5.1 基于 GIS 的高邊坡智能區(qū)域評估的實現(xiàn)途徑69-72
• 5.1.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 GIS 的空間分析的可行性69-70
• 5.1.2 奉節(jié)地區(qū)高邊坡智能區(qū)域評估實現(xiàn)方法70-72
• 5.2 奉節(jié)地區(qū)基于 GIS 的高邊坡智能區(qū)域評估的實現(xiàn)途徑72-89
• 5.2.1 基于災(zāi)變因子的 GIS 數(shù)據(jù)圖層的建立72-80
• 5.2.2 基于 GIS 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能區(qū)域評估80-89
• 6 結(jié)論與展望89-93
• 6.1 主要結(jié)論89-90
• 6.2 主要存在的問題和展望90-93
• 致謝93-95
• 參考文獻(xiàn)95-97

【參考文獻(xiàn)】

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  本文關(guān)鍵詞：基于GIS的降雨情況下高邊坡穩(wěn)定性智能區(qū)域評估研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：353791