滑坡与泥石流灾害经济损失的粗糙BP神经网络分析

发布时间：2023-05-26 20:12

　　滑坡是指斜坡岩土体沿着贯通的剪切破坏面所发生的滑移现象,泥石流是指在山区或者其他沟谷深壑,地形险峻的地区,因为暴雨暴雪或其他自然灾害引发的山体滑坡并携带有大量泥沙以及石块的特殊洪流,泥石流具有突然性以及流速快,流量大,物质容量大和破坏力强等特点。发生滑坡与泥石流常常会冲毁公路铁路等交通设施甚至村镇,是破坏力极大的突发性自然灾害,多见于山区,由于滑坡与泥石流有极大的相似之处,且两种灾害经常同时发生,故常常将两种灾害一起讨论。我国地大物博,是遭受滑坡与泥石流灾害频繁的国家,且受灾程度较为严重。在对滑坡与泥石流的研究中,学者们多是针对其危险性及风险性的分析,这对可能的受灾区起预防及警惕的作用。但目前,针对滑坡与泥石流灾害经济损失评估还缺乏系统的研究,且对灾害经济损失值无法准确统计与计算,一是因为灾害损失的统计还没有分灾种细化,往往是按大类例如地质灾害甚至是按总类自然灾害来统计；二是因为灾害损失统计也即灾情定量评估本身还存在一些科学技术问题尚未解决。所以就目前灾害研究水平和防灾减灾实际需要来考虑,因数据采集的客观、准确、全面等原因,使得灾害损失统计汇总的方法存在很大的不足与难度。 本文应用粗糙...

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摘要
ABSTRACT
1. 前言
    1.1 研究目的及意义
    1.2 国内外研究现状及发展趋势
        1.2.1 国外研究现状及发展趋势
        1.2.2 国内研究现状及发展趋势
    1.3 研究的内容步骤及技术方案
        1.3.1 研究的内容步骤
        1.3.2 研究的技术方案
2. 滑坡与泥石流的概述
    2.1 我国滑坡与泥石流损害简介
    2.2 滑坡、泥石流与社会经济环境
    2.3 滑坡与泥石流灾害损失程度对比分析
3. 拟采用主要方法概述
    3.1 神经网络概述
        3.1.1 神经网络简介
        3.1.2 BP神经网络
    3.2 权重确定方法概述
        3.2.1 权重概述
        3.2.2 主观赋权法
        3.2.3 客观赋权法
        3.2.4 综合法确定权重
    3.3 属性约简
4. 滑坡与泥石流灾害损失的粗糙BP神经网络分析模型
    4.1 指标选择
    4.2 指标权重
    4.3 粗糙BP神经网络分析模型
        4.3.1 粗糙BP神经网络模型核心思想
        4.3.2 粗糙BP神经网络算法简介
        4.3.3 滑坡与泥石流灾害损失的粗糙BP神经网络操作步骤
    4.4 灾害等级划分
5. 实例分析
    5.1 BP神经网络计算
    5.2 粗糙BP神经网络计算
结论与展望
参考文献
致谢



本文编号：3823209