發(fā)布時間：2018-01-24 16:30

  本文關(guān)鍵詞： 公路 泥石流 危險性評價 遺傳算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　出處：《西南石油大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：雅康高速是連接川西甘孜藏族自治州與內(nèi)地的第一條高速公路,該高速公路將成為川西地區(qū)的交通樞紐。公路建設(shè)在四川盆地西部邊緣與青藏高原東部邊緣的過渡帶,區(qū)內(nèi)地形復(fù)雜、山高谷深、坡度較陡,對公路的建設(shè)和養(yǎng)護造成了極大的困難。公路穿越了龍門山斷裂帶、鮮水河斷裂帶、安寧河斷裂帶的交匯處,此區(qū)域內(nèi)降水量大,地震活動頻繁且地震烈度高,斷裂活動極為強烈,人類經(jīng)濟活動增加,這些都為泥石流災(zāi)害的發(fā)育提供了極為有利的條件,對公路結(jié)構(gòu)形成了巨大的威脅。深入研究雅康高速所在地區(qū)泥石流形成機理和發(fā)育特征,建立可靠的泥石流危險性評價體系,可以提供災(zāi)害評估和預(yù)警信息,對公路設(shè)施的保護和人民生命財產(chǎn)的安全的保障有著重要的科學意義和實際價值。本文通過對研究公路的實地考察和資料翻閱,探索研究區(qū)泥石流災(zāi)害的發(fā)生機理,確定對研究區(qū)泥石流災(zāi)害形成貢獻較大的評價因子;將流域作為危險性評價單元,并以流域單元為單位提取各評價因子數(shù)據(jù);通過遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行優(yōu)化,利用優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬研究區(qū)泥石流流域發(fā)生泥石流災(zāi)害的概率;在GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上建立針對研究區(qū)的泥石流危險性評價模型,最后實現(xiàn)對研究公路沿線的泥石流危險性評價。本文的主要研究工作如下:(1)以DEM為底圖,結(jié)合研究區(qū)實際情況,利用ArcGIS10.2平臺建對研究區(qū)進行流域劃分。最終將研究區(qū)劃分成集水面閾值大小分別為1km2、3km2、5km2和10km2的子流域。獲取研究區(qū)子流域后再根據(jù)泥石流的運動特征,公路泥石流成災(zāi)形式以及Google Earth的三維真實地形疊加分析三個方面來篩選可能對公路造成影響評價單元。最后,確定的研究公路泥石流危險性評價單元有31個。(2)以研究區(qū)泥石流成災(zāi)條件為基礎(chǔ),構(gòu)建研究公路泥石流評價因子體系,分別為:地形起伏度、平均坡度、斷層密度、切割密度、地震烈度、年均降水量、地層巖性、年降水變差系數(shù)和歸一化植被指數(shù)(NDVI)。本文將這9個因子以流域為單元進行了數(shù)據(jù)的提取和分析。(3)本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了泥石流危險性評價模型,并通過遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,以此提高網(wǎng)絡(luò)的性能。將經(jīng)過訓練的GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能與未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行對比,結(jié)果經(jīng)過優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能要高于未優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),由此判定該網(wǎng)絡(luò)模型適用于研究公路的泥石流危險性評價。(4)以劃分好的流域單元對研究公路泥石流危險性進行評價,得出有1條流域為極度危險;高度危險的流域有12條;中度危險的流域有6條;輕度危險的流域有12條。
[Abstract]:Yakang high-speed is the first expressway connected Sichuan Tibetan Autonomous Prefecture of Ganzi and the mainland, the highway will become the Western Sichuan hub. Highway construction transition in the eastern edge of the Sichuan basin and the Tibetan Plateau on the western edge of the belt area with complex terrain, steep slope, deep Yamadaka Tani, caused great difficulties for the construction and maintenance of highway the highway through the Longmen Mountain Fault Zone, Xianshuihe fault zone, the intersection of the Anning River fault zone, the precipitation in this region is large, frequent seismic activity and earthquake intensity is high, fault activity is very strong, the human economic activity increases, these are for the debris flow development provided the most favorable conditions, has formed a huge threat to the highway structure. The further study of debris flow area high speed Yakang formation mechanism and development characteristics, to establish debris flow risk assessment system is reliable, can provide disaster Damage assessment and early warning information on the road infrastructure and protect people's lives and property safety protection has important scientific significance and practical value. Based on the research of highway fieldwork and data browsing, the mechanism of debris flow disasters in the study area, determine the formation of large contributions to the research on the evaluation factors of debris flow disaster area; the river as a risk assessment unit, and the basin unit to extract data of each evaluation factor; BP neural network optimized by genetic algorithm, probabilistic simulation study area of debris flow basin debris flow using the optimized BP neural network; establish the risk assessment of debris flow in the study area based on GA-BP neural model on the network, and finally realize the risk assessment of debris flow on the highway. The main research work of this paper is as follows: (1) using DEM as the base map, combining with the research The actual situation in the construction of watershed in the study area using the ArcGIS10.2 platform. In the end of the study area is divided into a set of water threshold size respectively is 1km2,3km2,5km2 and 10km2 sub basin. The study area after the sub basin according to the motion characteristics of debris flow, debris flow disaster type and Google Earth 3D terrain analysis in three aspects to screen the possible impact of the evaluation unit on the highway. Finally, the risk assessment of debris flow on the highway 31. The determination unit (2) in the study area of debris flow disaster conditions, construction of road debris flow evaluation factor system, respectively: relief, average slope, fault density, cutting density, seismic intensity. The average annual precipitation, lithology, the variation coefficient of annual rainfall and normalized difference vegetation index (NDVI). In this paper, the extraction of data and the 9 factors in Watershed Analysis. (3) this paper uses BP neural network to establish the debris flow risk assessment model, and the genetic algorithm of BP neural network to optimize the initial weights and thresholds, in order to improve the network performance. The performance of GA-BP neural network training method was compared with the BP neural network is not optimized, results after performance of BP nerve network optimization is higher than that of BP neural network is not optimized, thus determining the risk assessment of debris flow in the network model is applied to study the highway. (4) of the debris flow risk assessment of highway to unit watershed division well, obtains 1 rivers is extremely dangerous; in highly dangerous 12; there are 6 moderate risk River Basin; mild risk are 12.

【學位授予單位】：西南石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U418.56;P642.23

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本文編號：1460482