典型地质环境问题区域灾变智能预测研究 以湖北省恩施地区为例PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

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1 绪论1

1.1 引言1

1.1.1 滑坡灾害造成的损失日益严重1

1.1.2 GIS为区域滑坡研究提供了良好的技术平台2

1.1.3 GIS与神经网络结合为区域滑坡研究提供了有效的解决方案2

1.1.4 研究意义3

1.2 国内外研究现状评述3

1.2.1 GIS在区域滑坡灾害预测预报中的应用3

1.2.2 区域滑坡灾害空间预测研究5

1.2.3 人工智能的应用研究6

1.2.4 人工智能与GIS相结合应用于灾害空间预测的研究8

1.2.5 滑坡灾害空间预测评价指标9

1.3 目前存在的问题10

1.4 发展趋势11

1.5 本书研究内容及思路12

1.5.1 研究内容12

1.5.2 研究方法及技术路线12

2 恩施地区志留系地层典型滑坡及其破坏机理分析14

2.1 概述14

2.1.1 地质灾害类型15

2.1.2 滑坡灾害的类型及分布16

2.2 瞿家湾滑坡群16

2.2.1 地质环境条件18

2.2.2 物质结构特征18

2.2.3 滑坡稳定性计算19

2.2.4 滑坡应力、应变数值模拟分析21

2.2.5 滑坡形成机理25

2.3 保扎滑坡25

2.3.1 形态特征26

2.3.2 物质结构特征27

2.3.3 影响因素27

2.3.4 滑坡形成机理28

2.4 志留系地层滑坡机理分析29

2.4.1 志留系地层上滑坡发育特征30

2.4.2 岩土体性质对滑坡的控制32

2.4.3 地形地貌对滑坡的控制34

2.4.4 坡体结构对滑坡的作用35

2.4.5 降雨对滑坡的作用35

2.4.6 构造对滑坡的控制36

2.4.7 人类活动对滑坡的影响37

2.4.8 志留系地层滑坡规律总结37

3 斜坡灾变空间预测评价指标体系39

3.1 指标选取的原则39

3.2 指标的筛选40

3.2.1 指标筛选的原则40

3.2.2 指标的筛选41

3.3 预测指标的量化47

3.4 预测指标的权重49

4 神经网络技术理论及应用模型构建51

4.1 人工神经网络理论概述51

4.1.1 神经网络的基本性质52

4.1.2 神经元模型52

4.1.3 神经网络的互联模式53

4.1.4 神经网络的工作方式54

4.2 神经网络的学习与计算54

4.2.1 神经网络的学习54

4.2.2 神经网络的计算55

4.3 BP神经网络55

4.3.1 BP网络的模型与结构56

4.3.2 BP网络的学习公式57

4.3.3 BP网络的训练方法和步骤59

4.3.4 BP网络的优缺点及改进方法60

4.4 斜坡灾变空间预测BP神经网络模型的构建62

4.4.1 网络模型的选取63

4.4.2 BP网络模型的结构63

4.4.3 样本数据及数据的预处理64

4.4.4 网络设计及训练函数比较研究67

4.4.5 网络隐含层神经元数探讨74

5 区域斜坡灾变空间预测模型的设计及实现76

5.1 斜坡灾变空间预测的工作特点76

5.2 空间预测系统的技术支撑平台77

5.2.1 GIS地理信息系统软件77

5.2.2 MATLAB编程软件78

5.3 空间预测系统的结构设计及实现78

5.3.1 空间数据库的建立78

5.3.2 数据的空间分析处理79

5.3.3 斜坡灾变空间预测84

6 恩施地区屯堡乡一带志留系地层斜坡灾变空间预测应用实例86

6.1 研究区地理地质背景86

6.1.1 地理位置86

6.1.2 地质环境概况87

6.1.3 现有灾害发育情况91

6.2 研究区斜坡灾变空间预测的实现91

6.2.1 研究区预测单元的划分91

6.2.2 影响因子图层的生成91

6.2.3 神经网络模型的预测分析95

6.2.4 预测成果可视化及评述97

6.3 预测系统准确性的遥感评价98

6.3.1 遥感源信息及解泽方法99

6.3.2 遥感解译结果99

6.3.3 预测准确度评定100

7 结论及展望107

7.1 结论107

7.2 研究的创新点109

7.3 研究展望109

参考文献110