吉林省磐石市泥石流灾害预测研究

论文摘要

磐石市位于吉林市西南部，地质环境质量较差，区内常有泥石流、崩塌、滑坡等地质灾害发生，尤其是泥石流灾害较为严重。论文结合吉林省国土资源厅地质灾害大调查项目——“吉林省磐石市地质灾害调查与区划”的研究工作，在分析基础地质资料，野外调查资料的基础上，利用人工神经网络，对研究区内泥石流灾害进行预测研究。论文构建了BP神经网络，用该网络对研究区泥石流灾害进行预测，并将结果与实际资料进行比较，计算的结果符合研究区的实际情况，说明利用人工神经网络进行泥石流灾害预测是可行的。

论文目录

• 内容提要
• 第一章 前言
• 1.1 选题依据及研究意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.2.1 泥石流预测预报研究现状
• 1.2.2 神经网络在泥石流灾害预测预报中应用
• 1.3 论文主要研究工作及技术路线
• 第二章 研究区自然地理与地质环境
• 2.1 自然地理
• 2.2 地质环境
• 2.2.1 气象水文
• 2.2.2 地形地貌
• 2.2.3 地层岩性
• 2.2.4 地质构造
• 2.2.5 水文地质
• 2.2.6 地震活动
• 2.2.7 人类工程经济活动特征
• 第三章 研究区泥石流灾害发育特征
• 3.1 泥石流灾害发育概况
• 3.2 泥石流灾害的特征
• 3.3 泥石流灾害形成条件及影响因素分析
• 第四章 人工神经网络与 BP神经网络
• 4.1 人工神经网络概述
• 4.1.1 人工神经网络定义
• 4.1.2 人工神经网络网络模型
• 4.2 BP网络概述
• 4.2.1 BP网络学习算法
• 4.2.2 BP算法的程序实现
• 4.2.3 BP算法的不足与改进
• 第五章 基于 BP神经网络方法的泥石流预测研究
• 5.1 BP网络与泥石流规模预测
• 5.1.1 泥石流规模预测技术流程
• 5.1.2 泥石流影响因子的选择
• 5.1.3 泥石流规模划分
• 5.2 BP神经网络模型的创建
• 5.2.1 MATLAB神经网络工具箱
• 5.2.2 网络的拓扑结构
• 5.2.3 样本的选取
• 5.2.4 数据预处理
• 5.2.5 BP网络训练
• 5.3 BP网络各算法的比较
• 5.3.1 各种算法的讨论
• 5.3.2 各种算法的仿真测试结果
• 5.4 基于 BP神经网络方法的泥石流规模预测
• 5.4.1 泥石流规模预测模型的建立
• 5.4.2 预测结果分析
• 第六章 结论
• 附1
• 附2
• 参考文献
• 摘要
• Abstract
• 致谢