基于神经网络的地质灾害预警GIS系统的设计与实现

论文题目: 基于神经网络的地质灾害预警GIS系统的设计与实现

论文类型: 硕士论文

论文专业: 软件工程

作者: 曹龙

导师: 王亚平,王力

关键词: 地质灾害预测,人工神经网络,算法,地理信息系统,空间数据库

文献来源: 西安电子科技大学

发表年度: 2005

论文摘要: 我国地质构造复杂多样,地质灾害时有发生,每年因地质灾害造成的损失巨大,如果能及时准确的预测这些灾害,将能在挽回经济损失的同时,减少人员伤亡。人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)具有自学习能力,在预测方面有其自身的优势,但是地理信息形式独特,有空间和时间特性,如何管理和表示这些信息,是棘手问题。地理信息系统GIS(Geographical Information System)为地理信息的数字化和计算机处理提供了解决方式。本文提出了将神经网络BP(Back Propagation)算法运用到GIS 中的设计思想。在分析了地质灾害的成因后,设计了地质灾害影响因素模型和各地质构造上的灾害概率计算模型,以及地理信息数据的处理过程。利用提取的GIS 空间数据库的数据,对地质灾害进行预测。

论文目录:

第一章 绪论

1.1 论文选题的根据和意义

1.2 论文主要的研究工作

1.3 论文的组织结构

1.4 本章小结

第二章 地理信息系统的国内外应用现状及相关技术

2.1 地理信息系统基础

2.1.1 地理信息与地理信息系统

2.1.2 GIS 对空间地物进行抽象

2.1.3 空间数据库

2.2 地理信息系统在国内外应用现状

2.3 开发平台的选择(MAPGIS 等的比较)

2.4 本章小结

第三章 基于人工神经网络的气象预测分析

3.1 可行性、意义等

3.2 人工神经网络基础

3.2.1 人工神经网络概述

3.2.2 生物神经网与人工神经元[12][15][16]

3.2.3 人工神经网络的特点

3.2.4 激活函数(Activation Function)

3.3 神经网络的拓扑特性

3.3.1 联接模式

3.3.2 互联结构

3.4 基于神经网络的预测方法

3.4.1 神经网络计算和传统计算的比较

3.4.2 基于神经网络的预测方法的预测步骤

3.5 预测精度评价函数

3.6 本章小结

第四章 利用神经网络(BP 算法)实现气象预警

4.1 整体系统需求分析

4.1.1 概述

4.1.2 系统预期成果

4.1.3 功能详细描述

4.2 BP 算法的选择

4.2.1 BP 简介

4.2.2 BP 网络的拓扑结构

4.2.3 网络的构成

4.2.4 BP 算法训练过程

4.2.5 误差传播分析[32]

4.3 神经网络BP 算法的设计

4.3.1 神经网络的设计思路

4.3.2 神经网络的结构设计

4.3.3 权值初始化

4.3.4 训练过程的设计

4.3.5 归一化、反归一化处理

4.4 地理信息数据分析与设计

4.4.1 数据库的基本划分

4.4.2 灾点分布数据库

4.4.3 岩土体、植被、人口

4.4.4 灾害易发区

4.4.5 降雨量

4.4.6 灾害等级划分

4.5 本章小结

第五章 地质灾害系统中的数据处理的分析与设计

5.1 数据处理的需求分析

5.1.1 技术路线

5.1.2 数据流程

5.2 具体实现

5.2.1 生成易发区

5.2.2 更新降雨量

5.2.3 训练神经元

5.2.4 预测结果

5.3 本章小结

第六章 结论与展望

6.1 结论

6.2 展望

致谢

参考文献

发布时间: 2005-04-29

参考文献

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• [5].基于GIS的水环境评价决策支持系统[D]. 高鸿雁.沈阳工业大学2004
• [6].基于GIS的路面管理系统框架研究[D]. 甄侦.西南交通大学2007
• [7].基于GIS与遥感技术的野骆驼分布区环境特征研究[D]. 仁钦.内蒙古师范大学2018
• [8].基于GIS的社区公共体育设施可达性研究[D]. 徐侃.浙江工业大学2017
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