欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:35145858
大小:6.87 MB
页数:142页
时间:2019-03-20
《浅论基于gis的滑坡灾变智能预测系统及应用研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、重庆大学博士学位论文基于GIS的滑坡灾变智能预测系统及应用研究姓名:文海家申请学位级别:博士专业:岩土工程指导教师:张永兴20040130中文摘要摘要本文是“十五”重点攻关课题“库区地质灾害监测、预警及辅助决策支持系统关键技术研究与示范”(2001BA604A02)的重要研究组成部分。针对“十五”课题确立的研究攻关目标,本文主要采用计算智能理论及其耦合方法,结合地理信息系统(OlS)技术,研究建立了基于GIS的滑坡灾变预测智能集成系统,并在课题示范点吴家湾滑坡、实验小学滑坡上作了实例分析,完成的研究工作及取得的主要进展如下:1)讨论了滑坡计算智能(神经网络ANN、模糊逻辑FI
2、S、遗传算法GA)预测的基本方法原理,重点研究了神经网络、模糊逻辑及其耦合方法,并探讨了将之应用于滑坡灾变预测分析的优点及可行性。2)详细研究了滑坡灾变预测的神经网络、模糊逻辑方法,并提出了神经网络与模糊逻辑耦合应用于滑坡灾变的自适应神经一模糊推理方法,以及ANN、F1S、ANFlS建模的关键技术及其系统设计实现步骤。3)对滑坡预测灾变判据进行研究,提出了基于计算智能方法的滑坡灾变综合信息模糊预报判据,并研究了滑坡灾变综合信息模糊预报判据的优点及其具体表达方式。4)在GIS基本理论、方法分析的基础上,研究了基于ArcVicwGIS3.2滑坡预报GIS综合信息模型建立的相关关键
3、技术,并对滑坡GIS信息模型的数值解析技术方法进行研究,分析了3D.GIS仿真模型的相关技术问题。5)首次提出了GIS技术与计算智能理论耦合应用于滑坡灾变研究的新思路。研究开发了滑坡灾变GIS综合信息模型与滑坡灾变计算智能预测系统之间的数据交换及数据接口技术。6)研究了系统程序实现的关键技术,采用GIS二次开发技术、MicrosoftVisualStudio系列VB.NET、Matlab程序解释语言及ArcViewGIS的面向对象语言Avenue进行混合编程,开发了GIS支持下计算智能集成滑坡灾变预测系统。7)以“十五”课题(2001BA604A02)研究示范点吴家湾滑坡.实
4、验小学滑坡为例,探讨了GIS支持下计算智能集成滑坡灾变预测系统在三峡万州库区滑坡灾变预测中的应用;并得到了多种方法分析基本吻合的结果。通过本文的研究,结合多种滑坡灾变预测研究方法进行分析,无论是理论上的科学性还是滑坡灾变预测实践分析成果的可靠性,均表明GIS技术与计算智能重庆大学博士学位论文理论耦合方法研究滑坡灾变问题具有巨大优越性,同时也显示出这类耦合方法具有广阔的应用前景。关键词:滑坡灾变;计算智能预测:神经网络(ANN);模糊逻辑(FL);自适应神经一模糊系统(ANFIS);综合信息模糊判据;地理信息系统(GISl数据接口技术II英文摘要ABSTRACTThethesi
5、sisoneimportantcomponentoffifteenthproject——researchanddemonstrationonthekeyproblemofsupervision,pre-waminganddecision—makingassistancesupposedsystemofgeologydisasterintheThreeGorgesofYangtseRive(200lBA604A02).Directedbytheresearchofproject,thethesisusesmainlycomputationalintelligenceandits
6、’couplingmethodcombinedwit}lgeographyinformationsystem(GIS)techniquetomakeintelligentcompositive-systemonthedisaster-changingforecastoflandslidesupposedbyGIS,andanalyzetheexamples⋯theWu-jiawanlandslideandShiyanxiaoxuelandslide.Theresearchandmainachivementisasfollows:(1)Thebasicmethodandprin
7、cipleoflandslideforecaStofcomputationalintelligenceincludingtheartificialneuralnetwork(ANN),fuzzylogic(FL)andgeneticalgorithms(GA)havebeendiscussed.Especiallyartificialneuralnetwork,fuzzylogicandtheircouplingmethod,andalsotheadvantageandfeasibilityofwhic
此文档下载收益归作者所有