人工神经网络在泥石流预测中的应用研究

论文摘要

我国是世界上受泥石流灾害威胁最为严重的国家之一。泥石流灾害平均每年导致数百人死亡,造成多达数十亿元的直接经济损失,严重威胁到国民经济和社会的可持续发展。泥石流灾害预测在泥石流防灾减灾实践中具有重要的意义,可直接服务于国民经济建设。其影响因素众多且关系复杂,随着我国经济的发展,泥石流所造成的经济损失随势而增。因此,泥石流预测作为一重要减灾手段,是减灾研究的热点和关键问题。人工神经网络用于灾害预测的模型己是很多学者的研究对象,BP神经网络,模糊神经网络等都用曾于灾害预测模型,这是因为神经网络具有的较好的函数逼近功能,而RBF神经网络拥有比其他神经网络更强的函数逼近能力。本文研究了我国泥石流灾害预测的发展和研究现状,概述了泥石流相关理论,在泥石流预测中提出将泥石流形成的内外因素,即地质因素与降雨因素量化,结合模糊数学隶属度的理论,并采用叠加综合考虑的方法建立更科学的短期预测模型。文中详述了人工神经网络原理,尤其是RBF神经网络的原理、学习算法、训练过程及其应用于泥石流预测模型的可行性。对人工神经网络,尤其是RBF网络进行深入的研究,结合神经网络变量筛选法,对传统方法建立的RBF进行优化,有效减少网络训练过程中所需的变量个数,在实际应用中,可以大大减少数据采集的工作量,对于泥石流临警预报有较好的实际应用价值。通过MATLAB7.0对RBF神经网络泥石流预测模型进行实现,并对比传统网络与优化网络的预测效果,实验达到了预期的使用效果,并且表现出经过优化后的RBF网络在耗时与精确度上都表现出更优的性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 选题依据及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 泥石流预测研究现状
• 1.2.2 神经网络在泥石流灾害预测中的应用
• 1.3 研究内容及技术路线
• 2 人工神经网络原理与模型
• 2.1 人工神经网络的发展
• 2.2 神经网络的特性
• 2.3 神经网络技术原理
• 2.3.1 人工神经元模型
• 2.3.2 神经网络的训练
• 2.3.3 神经网络的拓扑结构
• 2.3.4 人工神经网络的应用
• 3 泥石流研究相关理论
• 3.1 泥石流地质灾害国内外研究现状
• 3.2 泥石流地质灾害的类别
• 3.2.1 泥石流按其运动方式分类
• 3.2.2 泥石流按其物质成分分类
• 3.2.3 泥石流按其物质状态分类
• 3.3 泥石流灾害形成条件
• 3.3.1 地质条件
• 3.3.2 地貌条件
• 3.3.3 泥石流形成机理
• 3.4 泥石流灾变的主控因素
• 3.5 泥石流预测基本原理
• 3.6 泥石流预报的分类
• 4 基于双因子模型的泥石流短期趋势预报及改进
• 4.1 趋势预报的概述
• 4.2 趋势预报双因子分级叠合模型
• 4.3 地质因子的量化
• 4.4 降雨因子的量化
• 4.5 泥石流易发生程度判别因子的量化及报警
• 4.6 模型的进一步改进
• 4.7 趋势预报模型的应用
• 5 基于RBF 网络的变量筛选在泥石流临警预测的应用
• 5.1 泥石流及预测基本原理
• 5.2 理论与算法
• 5.2.1 网络结构与学习方法
• 5.2.2 径向基神经网络的建立
• 5.2.3 神经网络变量筛选-基于RBF 神经网络的变量筛选
• 5.3 泥石流预测模型建立的步骤
• 6 实验
• 6.1 实验过程与结果
• 6.2 实验结果及分析
• 6.2.1 实验一
• 6.2.2 实验二
• 7 结论
• 7.1 总结
• 7.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录