逻辑回归模型在边坡稳定性分析中的应用

采用逻辑回归模型和确定性系数CF建立概率模型,使用收集到的22个边坡实例,将重度、内聚力、坡角、坡高、内摩擦角和孔隙压力比六个影响因子作为自变量,边坡状态作为因变量,应用SPSS取不同的滑坡概率P与不滑坡概率1-P的比值的自然对数Z进行回归分析。将获得的滑坡概率拟合模型反馈到样本参数上,对比其误差,选取Z=±10时的函数模型对另外8组边坡进行验证,证明预测模型的合理性。     

基于逻辑回归的四川青川县区域滑坡灾害预警模型

四川省青川县滑坡灾害群发,点多面广,区域滑坡灾害预警是有效防灾减灾的重要手段,预警模型是成功预警的核心。由于研究区滑坡诱发机理复杂、调查监测大数据及分析方法不足等原因,传统区域地质灾害预警模型存在预警精度有限、精细化不足等问题。文章在青川县地质灾害调查监测和降水监测成果集成整理与数据清洗基础上,构建了青川县区域滑坡灾害训练样本集,样本集包括地质环境、降雨等27个输入特征属性和1个输出特征属性,涵盖了青川县近9年（2010—2018年）全部样本,数量达1 826个（其中,正样本613个,负样本1 213个）。基于逻辑回归算法,对样本集进行5折交叉验证学习训练,采用贝叶斯优化算法进行模型优化,采用精确度、ROC曲线和AUC值等指标校验模型准确度和模型泛化能力。其中,ROC曲线也称为“受试者工作特征”曲线;AUC值表示ROC曲线下的面积。校验结果显示,基于逻辑回归算法的模型训练结果准确率和泛化能力均较好（准确率94.3%,AUC为0.980）。开展区域滑坡实际预警时,按训练样本特征属性格式,输入研究区各预警单元27个特征属性,调用预先学习训练好的模型,输出滑坡灾害发生概率,根据输出概率分段确定滑坡灾害预警等级。当输出概率P≥40%且P<60%时,发布黄色预警;当输出概率P≥60%且P<80%时,发布橙色预警;当输出概率P≥80%时,发布红色预警。     

同态解卷在地震测深中的应用

在地震测深资料的处理分析中,震相的识别是至关重要的一步,只有震相识别正确,后续的一系列反演工作才能顺利进行。而目前震相识别在国内外地震测深中仍是一个令人困惑的问题。 本文将同态解卷技术应用到地震测深中,从一个新的角度开展了工作。首先用功率谱滤波法对记录进行预处理,降低噪音的影响。而后,根据同态解卷对震源子波估计的有效性,提出了多道时域迭加法,使子波估计更加真实可靠。在此基础上,利用震相间子波的相似性进行震相识别。理论模拟及实际资料处理的结果表明:该法是行之有效的,它为震相识别提供了一条新的途径。     

气溶胶核化清除的化学效应 II:动力学参数对云滴化学非均匀性的影响

运用已建立的气溶胶核化清除的物理化学模式，研究了云的动力学因子（如:气块上升速度、夹卷作用）对云滴化学非均匀性的影响。计算结果表明:较强烈的云发展（较大的气块上升速度）可加强由于气溶胶核化和云滴凝结增长造成的云滴化学的非均匀程度。夹卷作用抑制了云的发展，因而减弱了这种非均匀程度。夹卷作用同时也造成总体液态水中S(VI)、Ｈ+等浓度的增加，在Ｓｍａｘ附近可达１个量级。如果考虑气溶胶粒子的夹卷，则可使气块内云滴污染物浓度随云滴大小的变化更加复杂化，如:不仅云滴污染物浓度随云滴大小而变化，即使对于相同大小的云滴之间，其污染物浓度也可相差很大。     

面向对象方法在地籍信息系统设计中的应用

面向对象方法是人类认识世界的一种自然的方式,是一种世界观和方法论。在地籍信息系统中,利用面向对象方法可以将复杂的地籍要素抽象成封装了属性和方法的独立对象。本文采用面向对象的方法对地籍信息系统进行基本对象及其关系的抽象和提取,建立地籍逻辑模型。在此基础上,提出采用面向对象的地理数据模型进行地籍物理模型设计。     

基于语义网络的知识表示的形式转换及推理

介绍了基于语义网络的知识表示，并利用基于知识的方法将SNetL的知表示转换为谓词逻辑的表现形式，将其用于推理。本文讨论知识表示的交互式输入方法及中间模型的设计。按SNetL语言的描述机制，确定了用户描述的控制、导航方式，并研究转换中的规则和算法。     

基于球面四元三角网剖分的层次空间关系推理

主要讨论了基于四元三角网（Quaternary Triangular Mesh,简称QTM）球面层次格网剖分的基础上，通过单元递归细化来确定2个球面实体的空间关系。传统确定空间关系的方法是通过二元经典剖分元－实体的内部（xi)和外部（xe)，通过对QTM球面层次特征的分析，增加了第3个剖分元－不定剖分元（xm)，利用三值逻辑－true(T)，false(F）,和maybe(M)快速准确地确定2球面实体的拓扑关系。其基本原理是：在球面四元三角网的根水平带有不确定空间关系开始，一层一层地递归细化，来排除不可能结果。当细化的信息满足一定的查询要求，递归分解过程就停止。特别在细化过程中，提出并应用了“继承推理”方法来提高系统效率。