【摘 要】
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该文主要成果如下: 1,通过对三峡库区若干典型滑坡滑带土作扫描电镜分析以及强度参数统计,研究了滑坡的非线性特征.利用耗散结构理论和协同学的观点,从宏观和微观两方面对滑
【出 处】
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中国地质大学 中国地质大学(武汉)
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该文主要成果如下: 1,通过对三峡库区若干典型滑坡滑带土作扫描电镜分析以及强度参数统计,研究了滑坡的非线性特征.利用耗散结构理论和协同学的观点,从宏观和微观两方面对滑坡的成因机制进行研究,认为滑坡预测预报问题必须用非线性方法来解决. 2,以BP神经网络为基础,建立了滑坡变形趋势的预测模型.以新滩滑坡某两年的位移监测数据为例,将BP网络的预测结果和其它方法的预测结果进行对比,说明了BP模型的优点. 3,采用实数码染色体基因以及实数码检查和变异遗传算子对基于二进制编码的传统遗传算法进行改进,并将其与BP神经网络相结合,对滑坡变形预测的神经网络模型进行优化,建立了基于多变量输入的进化遗传神经网络模型,从而保证了模型具有真正意义上的全局收敛性.4,通过统计典型滑坡的形态参数和强度参数,用神经网络方法判断滑坡的稳定性.定性分析和定量计算相结合,优于传统方法.5,从滑坡预报的角度出发,提出了新的滑坡分类模式,即:堆积层滑坡、顺层软弱面滑坡、岩质弯曲倾倒滑坡、黄土—红层接触滑坡.6,提出了滑坡触发因子判据的概念,并以降雨因子为例建立了新的预报判据.7,对神经网络模型和预报判据进行了系统集成,建立了滑坡预测预报系统(LPS),使滑坡预报朝着智能化和自动化方向迈进.
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