基于贝叶斯-粒子群算法的溜砂坡稳定性评价
P642.22; 溜砂坡具有突发、不易预测,且产生危害大的特点.文章对拉萨市周边实地调研测量收集数据,采集了 12组具有代表性的溜砂坡灾害点数据集合,运用贝叶斯网络与粒子群算法相结合,并利用算法更新公式弥补单一算法的不足,引入信息熵分析了降雨量、坡度、坡高和植被覆盖率在算法中的权重,以及各因素对溜砂坡稳定性的影响,并对溜砂坡的稳定性进行了等级划分,实验证明该方法有效,对溜砂坡稳定性评价具有一定参考价值....
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Veröffentlicht in: | 中国地质灾害与防治学报 2021-04, Vol.32 (2), p.53-59 |
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Hauptverfasser: | , , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | P642.22; 溜砂坡具有突发、不易预测,且产生危害大的特点.文章对拉萨市周边实地调研测量收集数据,采集了 12组具有代表性的溜砂坡灾害点数据集合,运用贝叶斯网络与粒子群算法相结合,并利用算法更新公式弥补单一算法的不足,引入信息熵分析了降雨量、坡度、坡高和植被覆盖率在算法中的权重,以及各因素对溜砂坡稳定性的影响,并对溜砂坡的稳定性进行了等级划分,实验证明该方法有效,对溜砂坡稳定性评价具有一定参考价值. |
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ISSN: | 1003-8035 |
DOI: | 10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2021.02.07 |