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题名基于Elman神经网络的地面沉降危险性预测
被引量：9
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作者
黄虎城
袁颖
任涛
张天亮
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机构
山西省地质调查院有限公司
河北地质大学城市地质与工程学院
河北省地下人工环境智慧开发与管控技术创新中心
京津冀城市群地下空间智能探测与装备重点实验室
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出处
《自然灾害学报》
CSCD
北大核心
2022年第4期201-209,共9页
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基金
山西省国土资源厅省级地质勘查项目(SXZDF20170820)
国家自然科学基金项目(41807231)
河北地质大学科技创新团队项目(KJCXTD-2021-08)。
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文摘
地面沉降是一种地壳表层土体在自然或人类工程活动影响下被压缩,导致地表标高区域性降低的环境地质现象。常规数学模型难以对地面沉降的危险性做出准确预测。为分析山西转型综改示范区潇河现代产业区的沉降发展趋势,开展了沉降量预测和危险性划分的工作。基于研究区2016年7月-2018年12月的InSAR地表沉降监测数据构造训练样本,建立Elman模型,预测了2019年2月~3月共3次的沉降量,并与实际值进行对比分析;同时根据建立好的模型预测2020年的年平均沉降量,并进行危险性划分工作。结果表明:Elman模型的沉降量预测值与实际值基本吻合,预测精度较高,划分结果偏安全,能够为研究区地面沉降的防治工作起到一定的辅助预警作用。
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关键词
地面沉降
危险性预测
ELMAN神经网络
潇河现代产业区
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Keywords
ground subsidence
risk prediction
Elman neural network
Xiao River Modern Industrial Zone
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分类号
P642
[天文地球—工程地质学]
X43
[环境科学与工程—灾害防治]
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