基于GIS的区域斜坡稳定性评价Logistic回归模型研究

论文题目: 基于GIS的区域斜坡稳定性评价Logistic回归模型研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 地质工程

作者: 李雪平

导师: 唐辉明

关键词: 区域斜坡稳定性,滑坡,地理信息系统,逻辑斯谛克,贝叶斯,巫山县

文献来源: 中国地质大学

发表年度: 2005

论文摘要: 一、目的意义与理论方法 滑坡是主要山地灾害之一，具有分布广泛，发生频繁，成灾快速等特点，给山区的经济发展造成极大危害。国际上开展区域滑坡灾害评价和制图研究已有20多年历史，近几年取得了较显著的进展。滑坡灾害评价必须遵循一系列基本原理和程序，Varnes于1984年完成的联合国建议的滑坡危险度分区研究所提出的三个基本原理为： (1) 过去和现在是顶测未来的关键。 (2) 引起滑坡的主要条件能被认识。 (3) 滑坡危险程度和潜在成灾性能被评估。 滑坡灾害空间预测评价的方法可归纳为统计学方法、敏感性制图法、信息量法以及各种经验方法。由于滑坡预测理论都是基于滑坡机理分析、有利因素组合基础上的，所以尽管各种评价方法不同，但它们的共同之处就是充分考虑各种地质环境因素的叠加作用来评价某特定地质环境中产生滑坡的可能性，在滑坡危险区中圈出相对不安全的“危险区段”。只是评价过程中所采用的叠加方式不同而己，预测结果一般都是采用预测分区图的形式来表示。 滑坡预测研究的特点是各种理论相互交叉和渗透。人们将各种现代理论如信息论、系统论、模糊数学等与计算机技术相结合，应用于滑坡空间预测。如：系统分析法、信息量法、专家系统预测法、神经网络法等。 以上斜坡稳定性空间预测的常用研究方法，各有其优点和独特性，在斜坡稳定评价从定性到定量的过程中起到了很大的作用，但还存在一些不足之处。总的来说可概括为如下方面：其一，对模型的拟合能力不能进行评估；其二，对回归系数无法进行检验；其三，不能定量提供区域滑坡因素的敏感性程度。然而这几点恰恰是工程实践中最需要的。模型不能进行整体评估，极有可能是效果不佳的模型，若用它来进行预测，预测结果的可靠程度无法保证。我们希望能找到一种方法，能够对以上问题的解决有所帮助。 Logistic回归模型是二分类因变量(因变量y只取两个值)进行回归分析时经常使用的统计分析方法。与线性回归不同，Logistic回归是一种非线性模型，普遍采用的参数估计方法是最大似然估计法。已经证明，在随机样本条件下，Logistic模型的最大似然估计具有一致性、渐进性和渐进正态性。Logistic回归方法能对分类因变量和分类自变量(或连续自变量，或混合变量)进行回归建模，有一整套成熟的对回归模型和回归参数进行检验的标准，以事件发生概率的形式提供结果，应用在区域斜坡稳定性评价中无疑是一种较好的解决方案。根据回归系数的比较可以定量分析区域斜坡稳定性影响因子。根据回归模型对比，可以得出区域斜坡稳定性评价的最佳模型。由于其提供事件发生概率结果，则在对结果进行分析

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章 绪言

1.1 选题背景

1.2 滑坡灾害评价的基本原理

1.3 地理信息系统

1.3.1 地理信息系统的功能

1.3.2 工具型GIS和应用型GIS

1.4 滑坡灾害空间预测的研究现状

1.5 滑坡灾害空间预测主要方法简介

1.5.1 信息量法模型

1.5.2 人工神经网络模型

1.5.3 模糊数学方法模型

1.5.4 专家系统预测模型

1.5.5 CF多元回归模型

1.5.6 主成分分析模型

1.5.7 聚类分析模型

1.5.8 判别分析模型

1.6 Logistic模型在滑坡空间预测中的优越性

1.7 研究目标及内容

第二章 Logistic回归模型及估计

2.1 Logistic回归模型

2.2 虚拟变量

2.2.1 虚拟变量的建立

2.2.2 虚拟变量设置实例

2.3 Logistic回归模型估计

2.3.1 最大似然估计

2.3.2 最大似然估计的性质

2.3.3 模型估计的样本规模

2.4 分组数据的Logistic回归模型

2.5 本章小结

第三章 Logistic模型评价及统计检验

3.1 Logistic整体模型的检验

3.1.1 拟合优度

3.1.2 类R~2指标

3.1.3 模型X~2统计

3.2 Logistic回归系数

3.2.1 发生比和发生比率

3.2.2 按发生比率解释Logistic回归系数

3.2.3 标准化系数

3.2.4 偏相关

3.3 Logistic回归系数显著性检验

3.4 分组数据Logistic回归模型检验

3.5 本章小结

第四章 趋势面分析与贝叶斯模型

4.1 趋势面分析

4.1.1 概述

4.1.2 趋势面分析的概念模型

4.1.3 定性变量的趋势面分析

4.2 贝叶斯模型简介

4.2.1 Bayes统计推理技术简介

4.2.2 无信息先验分布

4.3 本章小结

第五章 基于GIS的区域斜坡稳定性评价系统的设计与实现

5.1 系统分析

5.1.1 系统的需求分析

5.1.2 系统数据源分析

5.2 系统总体设计

5.2.1 系统目标

5.2.2 系统设计基本原则

5.2.3 系统环境选择

5.3 系统功能设计

5.4 数字高程(DEM)模型

5.5 本章小结

第六章 基于GIS的区域斜坡稳定性评价系统简介

6.1 系统界面

6.2 装文件

6.3 格网生成

6.4 格网信息计算

6.5 评价模型

6.6 模型效果信息

6.7 编制成果图

6.8 参数设置及其它

第七章 试验区地质环境概述及应用系统计算结果与分析

7.1 试验区地质环境概述

7.1.1 区域自然经济地理简介

7.1.2 地形地貌

7.1.3 区域地质构造

7.1.4 地层岩性

7.1.5 地质构造

7.1.6 历史滑坡概述

7.2 应用研究

7.2.1 Logistic回归模型的计算结果

7.2.2 Bayes统计推断模型计算结果

7.2.3 似然比检验在滑坡因子敏感性分析中的应用

7.2.4 贝叶斯信息标准在滑坡因子敏感性分析中的应用

7.2.5 分组数据Logistic模型在斜坡稳定性评价中的应用

7.3 本章小结

第八章 结论与展望

8.1 结论

8.2 存在问题与展望

致谢

参考文献

发布时间: 2007-01-12

参考文献

• [1].青藏高原多年冻土区斜坡稳定性研究[D]. 靳德武.长安大学2004
• [2].黄土阶地斜坡的稳定性分析研究[D]. 曾润强.兰州大学2015

相关论文

• [1].基于遥感和地理信息系统的滑坡风险评估关键技术研究[D]. 石菊松.中国地质科学院2008
• [2].基于GIS技术的区域滑坡分形特征分析与危险性评价[D]. 王志旺.中国地质大学2010
• [3].库水位下降对滑坡稳定性的影响及工程应用研究[D]. 刘新喜.中国地质大学2003
• [4].基于GIS的滑坡灾变智能预测系统及应用研究[D]. 文海家.重庆大学2004
• [5].区域降雨型滑坡预报预警方法研究[D]. 李媛.中国地质大学（北京）2005
• [6].区域滑坡地质灾害危险性评价与风险管理[D]. 向喜琼.成都理工大学2005
• [7].降雨诱发滑坡机理及其评价方法研究[D]. 戚国庆.成都理工大学2004
• [8].基于DEM的黄土滑坡危险性评价研究[D]. 苏强.中国地质大学（北京）2006
• [9].基于WEBGIS的滑坡灾害预测预报与风险管理[D]. 张桂荣.中国地质大学2006
• [10].库水作用下滑坡流固耦合作用及变形研究[D]. 汪斌.中国地质大学2007

标签：区域斜坡稳定性论文;  滑坡论文;  地理信息系统论文;  逻辑斯谛克论文;  贝叶斯论文;  巫山县论文;