人工神经网络在贵州地质灾害易发性分析中的应用探索

贵州省地质环境条件复杂、地质灾害发育严重,开展基于人工神经网络算法的地质灾害易发性分析,对提高全省易发性评价效率、实现智能化分析具有重要意义。本文通过对各种人工神经网络算法的比较,选取径向基神经网络(RBF)、概率神经网络(PNN)、模糊神经网络(FNN)作为模型算法,采用基于GIS平台的空间数据建模软件(SDM)构建基于人工智能的地质灾害风险分析模型系统,通过数据准备、数据处理、模型训练、模型调用、评估优化等步骤,开展基于三种人工神经网络的贵州山区地质灾害易发性分析应用探索。结果表明:(1)三种人工神经网络计算的易发性结果分区合理、精度检验合格,AUC检验显示具有良好预测价值;(2)通过与专家经验分析结果对比,RBF算法的评价结果与实际更为吻合,表明RBF算法可更好地应用于地质灾害易发性分析。     

国酒基地内矿业开发引发的地质环境问题及其对策

本文论述了国酒基地内矿产开发的主要形式,分布特征。矿产开采所引发的环境地质问题,并对其矿业开发提出相应的防治对策。     

基于FLAC 3D的某建设工程斜坡场地稳定性分析——以贵阳市东山寺藏经楼建设工程为例

贵阳市东山寺藏经楼建设工程地处东山公园山体南侧顺层斜坡上,大型的工程建设活动,加之强降雨、地震等因素影响,可能会对山体斜坡的稳定性造成一定程度的降低,甚至导致滑坡灾害的发生。采用FLAC 3D数值模拟软件对斜坡场地稳定性进行了计算分析。结果表明,斜坡在不同工况条件下整体处于稳定—基本稳定状态;在不利的工况组合条件下,斜坡安全系数较低,安全储备不足。据此提出相关处置措施建议,保障工程建设的安全。