滑坡灾害预测

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RS-BT神经网络融合建模在滑坡灾害预测中的应用
结合粗糙集和遗传神经网络,提出一种融合建模方法用于滑坡灾害预测。通过建立决策表并进行约简,利用粗糙集提取影响因素,再以这些因素支持度配置BP神经网络初始权值。该模型有效去除冗余信息,提升了运算速度和预测精度,在工程实践中具有应用价值。
汶川地震诱发滑坡滑动距离预测2010年
如果你正在做滑坡相关的研究或,是想要了解地震诱发滑坡的滑动距离,这篇关于汶川地震的研究挺有参考价值的。文章通过对 46 个典型地震滑坡的调查,得出了一些有趣的,比如滑坡的水平和垂直滑动距离与滑坡体积的对数值之间有着强的指数关系。这些可以你更好地理解滑坡预测中的一些关键因素。此外,文章还提到了一些与地震滑坡相关的统计方法,这对于从事滑坡研究的你来说,应该比较有用。值得一提的是,文章中对等效摩擦系数和原斜坡坡角之间的关系也做了深入探讨。如果你在做类似的项目,结合这些研究数据,能更好地做出滑坡风险预测。,这篇文章既有理论价值,又能为实际应用支持,比较适合地质学、环境科学或者灾害评估的相关人员参考。
告成矿煤与瓦斯灾害主控因素分析
告成矿煤与瓦斯灾害的主控因素,挺适合搞矿井安全监测的朋友参考。围绕断层构造、瓦斯压力和含量等要素,把事故高发区域得比较细。尤其是像 F22 和 F7 断层之间这种典型案例,拿来做风险评估模型训练数据都不错。你要是也在搞瓦斯抽采、数据建模那一块,蛮值得一看。
贝加莫省滑坡风险简易ArcGIS评估方法
贝加莫大学工程学院针对贝加莫省开发了一种简化的GIS方法,用于滑坡风险评估。该方法易于理解、快速、不严谨,但可靠性好。研究计划进一步完善风险模型,并尝试更严格的方法以优化成果。
Selenium社交媒体自然灾害推文挖掘
Selenium 的 Web 自动化能力真挺适合搞社交媒体数据挖掘的,是你要抓自然灾害相关的推文那种。这个项目用 Java 配 Selenium 自动去 Topsy 上搜关键词,什么“地震”“台风”之类的,全流程都能跑通。数据拿下来之后,再用 MySQL 存储结构化信息,后面做也方便。里面用到了XPath来定位网页元素,这一步关键,写得好,爬得稳。虽然现在 Topsy 挂了,代码不能直接跑,但这个架构和思路还是蛮值得借鉴的,是你第一次做这类项目,不妨看看。
中小型滑坡隐患点状态评估方法与分析
针对中小型滑坡灾害的特点,比较了各种稳定性评估方法的优缺点,得出工程类比法更加适用于当前中小型滑坡灾害隐患点状态的评估现状。创新性地将一种多元统计分析的判别函数法应用到滑坡灾害隐患点的状态评估中,建立了一种基于历史资料的工程类比方法。 首先,确定了影响中小型滑坡灾害的主要因素,并根据历史数据分析了各影响因素指标与滑坡稳定性之间的相关性。随后,将稳定性作为多维统计变量,投影至一维直线,尽可能区分不同稳定性类别的投影点。接着,通过距离判别法建立了判别准则,并选取重庆市武隆地区为例进行实际评估,验证了方法的准确性及适用性。
煤矿顶板灾害类型及监测防治技术综述
长期以来,顶板灾害在我国煤矿事故中占据主要位置,其发生频率和致命性是煤矿安全生产的主要挑战。通过分析顶板岩性、矿压表现特征和实例统计,得出我国回采工作面顶板灾害主要表现为片帮冒顶、顶板大面积突然垮落和大面积切顶压架三种类型。系统分析了各类型顶板灾害的发生特点及其成因:片帮冒顶多发生于松软煤岩体和管理不善的工作面;顶板大面积突然垮落主要由坚硬顶板的瞬时垮落引起;大面积切顶压架则常见于浅埋薄基岩或累积下沉严重的工作面。针对我国煤矿顶板灾害监测与防治,提出了工作面顶板灾害全景监测预警技术架构,包括微震监测系统、矿压监测系统和三维激光扫描技术,以动态掌握采场围岩活动规律和支架工况,实现顶板灾害的有效监
长江流域山洪灾害预警难度评价
山洪灾害防治的关键在于准确及时的预警。本研究以长江流域为例,探讨山洪灾害预警难度的评价方法。研究利用历史灾害数据、地理背景信息和社会经济数据,结合地统计分析方法,从预警设备的运行维护环境、致灾过程的类型以及下垫面复杂程度三个方面构建了山洪灾害预警难度评价指标体系。指标权重则采用层次分析法确定。 评价结果表明,长江流域内山洪灾害预警难度较大的区域主要分布在甘肃南部、四川中部、云南北部、贵州东北部、湖北西北部以及重庆大部。这些区域滑坡、泥石流灾害频发,山高坡陡,交通不便,预警设备的安装、运行和维护成本较高。
四川地质灾害数据下载(shp格式)
地理信息系统中,shp点数据格式是一种便捷且正规的购买选项。
灾害性天气关联模式挖掘技术研究
本研究提出了一种针对海量气象数据进行数据挖掘的方法,专门用于提取和分类灾害性天气,并采用Apriori算法进行关联规则挖掘。通过发现灾害性天气之间的关联模式,可以有效支持灾害性天气的预测和决策制定。技术的应用不仅提高了灾害预测的准确性,还为决策者提供了科学依据,以减少灾害带来的损失。