本文關(guān)鍵詞：不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滑坡危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的研究及應(yīng)用

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【摘要】：我國(guó)是地質(zhì)災(zāi)害較為多發(fā)的國(guó)家之一,其中滑坡的發(fā)生尤為頻繁,每年都會(huì)造成大量的財(cái)產(chǎn)損失和人員傷亡,由于滑坡的形成條件及誘發(fā)因素極其復(fù)雜和不確定,給滑坡災(zāi)害的預(yù)測(cè)帶來(lái)了一定的難度,如何采取合理可行的方法對(duì)滑坡的危險(xiǎn)性進(jìn)行預(yù)測(cè),從而對(duì)滑坡災(zāi)害防治具有一定理論和現(xiàn)實(shí)意義。滑坡災(zāi)害是由多種因素共同作用所引起的,這些因素之間具有高度的非線性和復(fù)雜性。為了表達(dá)這些因素和滑坡危險(xiǎn)性之間的關(guān)系,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確的反映出復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部的參數(shù)之間的非線性映射關(guān)系的特性,同時(shí)將遺傳算法引入到反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值的選擇優(yōu)化過(guò)程中,尋找全局最優(yōu)解,通過(guò)樣本數(shù)據(jù)對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不斷地的訓(xùn)練學(xué)習(xí),構(gòu)建一個(gè)高精度的遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)而對(duì)滑坡危險(xiǎn)性等級(jí)進(jìn)行預(yù)測(cè)。但是在進(jìn)行滑坡危險(xiǎn)性等級(jí)預(yù)測(cè)時(shí),其中一個(gè)重要的因素降雨為不確定屬性,其值介于一定區(qū)間內(nèi),具有不確定性,標(biāo)準(zhǔn)反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型很難對(duì)其進(jìn)行有效處理,因此為了更好的利用不確定屬性的特征及提高模型的預(yù)測(cè)精度,本文在標(biāo)準(zhǔn)遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,對(duì)滑坡的評(píng)價(jià)因子降雨這一不確定數(shù)值屬性,提出不確定數(shù)據(jù)分離度的概念,結(jié)合廣義離散化的方法來(lái)進(jìn)一步的闡述不確定數(shù)據(jù)的處理過(guò)程,把不確定數(shù)據(jù)引入到遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類建模中,創(chuàng)建不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡危險(xiǎn)性分類預(yù)測(cè)模型。最終以延安市寶塔區(qū)的具體實(shí)例,根據(jù)研究區(qū)當(dāng)?shù)氐奶厥獾乩憝h(huán)境條件以及地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的相關(guān)理論研究,結(jié)合以往的科研人員對(duì)該地滑坡災(zāi)害的研究結(jié)果來(lái)對(duì)屬性進(jìn)行選擇,選取與滑坡相關(guān)的各個(gè)屬性分別為坡型、坡高、坡向、坡度、巖土體、降雨、植被和滑坡的危險(xiǎn)性等級(jí),實(shí)驗(yàn)的結(jié)果精度表明,該方法獲得了較高的分類精度,驗(yàn)證了不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滑坡危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)中的可行性。
【關(guān)鍵詞】：不確定數(shù)據(jù) 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 滑坡 遺傳算法 危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P642.22;TP183
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-11
• 1.3 選題依據(jù)11-12
• 1.4 研究方法及主要內(nèi)容12-14
• 第二章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法相關(guān)知識(shí)概述14-24
• 2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)理論14-19
• 2.1.1 概述14-17
• 2.1.2 基本原理17-19
• 2.1.3 反向傳播算法的限制19
• 2.2 遺傳算法相關(guān)理論19-23
• 2.2.1 遺傳算法概述19-20
• 2.2.2 遺傳算法原理20-23
• 2.2.3 遺傳算法的不足23
• 2.3 本章小結(jié)23-24
• 第三章 不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)24-33
• 3.1 不確定數(shù)據(jù)24-25
• 3.2 不確定數(shù)據(jù)的處理25-27
• 3.3 改進(jìn)遺傳算法優(yōu)化反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)27-29
• 3.4 不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計(jì)29-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第四章 不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在滑坡危險(xiǎn)性預(yù)測(cè)的應(yīng)用33-44
• 4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備33
• 4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理33-34
• 4.3 模型創(chuàng)建34-37
• 4.3.1 訓(xùn)練集和測(cè)試集的確定34-35
• 4.3.2 數(shù)據(jù)歸一化處理35
• 4.3.3 不確定遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的過(guò)程35-37
• 4.4 實(shí)驗(yàn)37-38
• 4.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境37
• 4.4.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各參數(shù)設(shè)置37
• 4.4.3 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)37-38
• 4.5 實(shí)例分析38-43
• 4.5.1 滑坡預(yù)測(cè)精度評(píng)價(jià)38-40
• 4.5.2 預(yù)測(cè)結(jié)果比較40-43
• 4.6 本章小結(jié)43-44
• 第五章 總結(jié)與展望44-46
• 5.1 本文小結(jié)44-45
• 5.2 研究展望45-46
• 參考文獻(xiàn)46-49
• 致謝49-50
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果50-51

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