基于K-PSO聚类算法和熵值法的滑坡敏感性

发布时间：2019-01-02 13:07

【摘要】：引入K-PSO聚类算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.选取旭龙水电站库区22处典型滑坡作为研究对象,确定8个主要影响因子:岩体结构、斜坡结构、断层距离、变形迹象、坡体高度、平均坡度、诱发地震、淹没比例.利用熵值法确定影响因子权重值分别为0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法对滑坡进行敏感性划分,结果表明,该库区22处滑坡有8处为轻度敏感,9处为中度敏感,4处为重度敏感和1处极度敏感.将评价结果与现场实际调查情况对比分析知,22处滑坡的敏感度水平与现场实际发育情况具有较好的一致性,该方法对旭龙水电站库区滑坡敏感性评价具有良好的指导作用.
[Abstract]:K-PSO clustering algorithm and entropy method are introduced to establish a landslide sensitivity analysis model. 22 typical landslides in the reservoir area of Xulong Hydropower Station are selected as the research object, and eight main influencing factors are determined: rock mass structure, slope structure, fault distance, deformation sign, slope height, average slope, induced earthquake and inundation ratio. The weight of the influencing factors was determined by entropy method as 0.152U 0.178U 0.035U 0.106U 0.106U 0.169U 0.193 and 0.061% respectively. The K-PSO algorithm is used to classify the sensitivity of landslide. The results show that 8 of 22 landslides in the reservoir area are mild sensitive, 9 are moderately sensitive, 4 are severe sensitivity and 1 is extremely sensitive. It is found that the sensitivity level of 22 landslides is in good agreement with the actual development of the site, and this method has a good guiding effect on the evaluation of landslide sensitivity in the reservoir area of Xulong Hydropower Station.
【作者单位】： 吉林大学建设工程学院;中国科学院地质与地球物理研究所;
【基金】：国家自然科学基金重点资助项目(41330636) 吉林大学研究生创新基金资助项目(2016208)
【分类号】：TV223

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本文编号：2398526