优化神经网络下阿富汗东北高原寒旱区滑坡危险性评价
编号:3796 访问权限:私有 更新:2023-04-19 09:44:35 浏览:200次 特邀报告

报告开始:2023年05月07日 09:39(Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会场:[3A] 3A、地质灾害与工程地质 [3A-2] 3A-2 地质灾害与工程地质

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摘要
阿富汗东北部是典型的高原寒旱地区,滑坡灾害发育,除受地形地貌、地质构造、人类活动等因素影响外,还由积雪覆盖、冰雪消融等方面控制;为研究高原寒旱地区滑坡危险性,本文在遥感解译基础数据上,考虑高原寒旱地区积雪覆盖和冰川活动对滑坡发育的影响,引入积雪覆盖度和消融水当量两个评价指标,基于证据权-全连接神经网络模型建立滑坡易发性评价模型,以度日模型、SCS-CN模型建立滑坡危险性评价体系,并根据混淆矩阵对评价模型进行检验;危险性评价结果表明极高危险性区域占全区10.46%,分布灾害面积占比82.71%,主要分布在努尔斯坦省东部库纳尔-奇特拉尔河段、巴达赫尚省除瓦罕走廊段的中东部高山区和帕尔万省赫尔曼德河段;高危险性区域占全区14.83%,分布灾害面积占比12.11%,主要分布在巴达赫尚省东部区域、努尔斯坦省和帕尔万省西部。检验结果及统计结果均表明结合证据权法取负样本对神经网络精度提升显著;研究成果为阿富汗滑坡灾害早期预警与工程防治提供科学依据。
关键词
阿富汗;滑坡;高原寒旱区;证据权-全连接神经网络;危险性评价
报告人
常鸣
教授 成都理工大学

常鸣,现任成都理工大学教授 ,地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室固定研究人员 , 主持国家自然科学基金项目(青年项目、面上项目、重大项目子课题)、四川省科技厅重点研发项目、四川省教育厅项目、国家重点实验室自由探索项目等10余项目。已公开发表学术论文100余篇,其中SCI 30篇,专著1部,已授权发明专利18项。

稿件作者
常鸣 成都理工大学
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重要日期
  • 会议日期

    05月05日

    2023

    05月08日

    2023

  • 03月31日 2023

    初稿截稿日期

  • 05月25日 2023

    注册截止日期

主办单位
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中国科学院青年创新促进会地学分会
承办单位
武汉大学
中国科学院精密测量科学与技术创新研究院
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