期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于灰色关联分析-信息量法的永胜县泥石流易发性评价
1
作者
常康泰
赵志芳
+3 位作者
牟乔木
杨永林
胡云飞
秦阳
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第3期933-941,共9页
为研究永胜县泥石流灾害易发性,以云南省丽江市永胜县为研究区,将其划分为475个子流域单元。采用灰色关联分析法对各个评价因子进行关联度计算,剔除掉关联度最低的因子,使用共线性诊断进行独立性检验,最终保留流域平均坡度、流域多年平...
为研究永胜县泥石流灾害易发性,以云南省丽江市永胜县为研究区,将其划分为475个子流域单元。采用灰色关联分析法对各个评价因子进行关联度计算,剔除掉关联度最低的因子,使用共线性诊断进行独立性检验,最终保留流域平均坡度、流域多年平均最大降雨量、流域平均植被覆盖度、流域平均高程、流域平均melton比率、流域平均水系密度、流域平均崩滑核密度、流域平均道路密度等8个评价因子。评价因子的信息量通过信息量法计算得出,将关联度值作为各因子叠加的权重值,进一步构建灰色关联分析-信息量模型,开展永胜县泥石流易发性评价研究。结果表明:泥石流灾害极高易发区频率比高达4.06,接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下的面积为0.818,说明选取的8个评价因子以及灰色关联分析-信息量评价模型对永胜县泥石流灾害易发性评价研究具有较好的预测能力,得到的评价结果也对当地的泥石流灾害防治工作提供了一定的参考作用。
展开更多
关键词
泥石流
灰色关联分析
信息量法
子流域单元
易发性评价
永胜县
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测
被引量：
14
2
作者
周定义
左小清
+2 位作者
赵志芳
喜文飞
葛楚
《地质通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1774-1783,共10页
针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过S...
针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过SPSSAU软件中的灰色关联分析和因子分析选取主城区地面沉降的影响因子,并将其与获取的沉降监测值从多因子多时序角度构建GA-BP和PSO-BP预测模型,最后,得出最优的预测模型并进行预测性能验证。实验结果表明:利用SBAS-InSAR能有效监测城市地面沉降;GA-BP算法相比PSO-BP算法在城市地面沉降预测中性能更好、精度更高;该方法可对长时间、大范围城市地面沉降预测和对某一沉降点多期沉降趋势进行预测。该方法可作为城市地面沉降预测的有效手段,为政府部门决策提供了一种高效快速的方法。
展开更多
关键词
SBAS-InSAR
地面沉降
影响因子
BP算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于灰色关联分析-信息量法的永胜县泥石流易发性评价
1
作者
常康泰
赵志芳
牟乔木
杨永林
胡云飞
秦阳
机构
云南
大学国际河流与生态安全研究院
云南
大学地球科学学院
自然
资源
部
三江
成矿
作用及
资源
勘查
利用
重点
实验室
云南省三江成矿与资源勘查利用重点实验室
云南省
国产高分卫星遥感地质工程研究中心
云南省
中老孟缅自然
资源
遥感监测国际联合
实验室
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第3期933-941,共9页
基金
云南省教育厅科学研究基金(2023Y0196)。
文摘
为研究永胜县泥石流灾害易发性,以云南省丽江市永胜县为研究区,将其划分为475个子流域单元。采用灰色关联分析法对各个评价因子进行关联度计算,剔除掉关联度最低的因子,使用共线性诊断进行独立性检验,最终保留流域平均坡度、流域多年平均最大降雨量、流域平均植被覆盖度、流域平均高程、流域平均melton比率、流域平均水系密度、流域平均崩滑核密度、流域平均道路密度等8个评价因子。评价因子的信息量通过信息量法计算得出,将关联度值作为各因子叠加的权重值,进一步构建灰色关联分析-信息量模型,开展永胜县泥石流易发性评价研究。结果表明:泥石流灾害极高易发区频率比高达4.06,接受者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)下的面积为0.818,说明选取的8个评价因子以及灰色关联分析-信息量评价模型对永胜县泥石流灾害易发性评价研究具有较好的预测能力,得到的评价结果也对当地的泥石流灾害防治工作提供了一定的参考作用。
关键词
泥石流
灰色关联分析
信息量法
子流域单元
易发性评价
永胜县
Keywords
debris-flow
gray relational analysis
information volume method
unit factors of catchments
susceptibility assessment
Yongsheng County
分类号
P642.23 [天文地球—工程地质学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测
被引量：
14
2
作者
周定义
左小清
赵志芳
喜文飞
葛楚
机构
云南
大学国际河流与生态安全研究院
昆明理工大学国土
资源
工程学院
云南
大学地球科学学院
自然
资源
部
三江
成矿
作用及
资源
勘查
利用
重点
实验室
云南省三江成矿与资源勘查利用重点实验室
云南省
国产高分卫星遥感地质工程研究中心
云南省
中老孟缅自然
资源
遥感监测国际联合
实验室
昆明市规划设计研究院有限公司
出处
《地质通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期1774-1783,共10页
基金
国家自然科学基金项目《基于张量分解的分布式目标InSAR相位估计与形变模型解算》(批准号:42161067)
云南省应用基础研究计划面上项目《基于全卷积神经网络的多源遥感影像变化检测》(编号:2018FB078)
云南省教育厅科学研究基金项目《顾及InSAR监测适宜性并引入形变速率分级的滑坡敏感性评价新方法》(编号:2023Y0196)。
文摘
针对现有城市地面沉降预测方法过度依赖沉降数据、模型单一等问题,以云南省昆明市主城区为研究对象,从多时序多因子角度提出一种改进BP神经网络在城市地面沉降中的预测方法。首先,利用SBAS-InSAR技术获取主城区地面沉降监测值,然后通过SPSSAU软件中的灰色关联分析和因子分析选取主城区地面沉降的影响因子,并将其与获取的沉降监测值从多因子多时序角度构建GA-BP和PSO-BP预测模型,最后,得出最优的预测模型并进行预测性能验证。实验结果表明:利用SBAS-InSAR能有效监测城市地面沉降;GA-BP算法相比PSO-BP算法在城市地面沉降预测中性能更好、精度更高;该方法可对长时间、大范围城市地面沉降预测和对某一沉降点多期沉降趋势进行预测。该方法可作为城市地面沉降预测的有效手段,为政府部门决策提供了一种高效快速的方法。
关键词
SBAS-InSAR
地面沉降
影响因子
BP算法
Keywords
SBAS-InSAR
subsidence monitoring
influence factor
BP algorithm
分类号
P642.26 [天文地球—工程地质学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于灰色关联分析-信息量法的永胜县泥石流易发性评价
常康泰
赵志芳
牟乔木
杨永林
胡云飞
秦阳
《科学技术与工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SBAS-InSAR和改进BP神经网络的城市地面沉降预测
周定义
左小清
赵志芳
喜文飞
葛楚
《地质通报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
