GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估  被引量:7

Evaluation Method of Loss-of-life Caused by Dam Breach Based on GIS and Neural Networks Optimized by Genetic Algorithms

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作  者:王志军[1,2] 顾冲时[2] 张治军[1] 

机构地区:[1]河南理工大学安全科学与工程学院 [2]河海大学水利水电工程学院,南京市西康路1号210098

出  处:《武汉大学学报(信息科学版)》2010年第1期64-68,共5页Geomatics and Information Science of Wuhan University

基  金:国家科技支撑计划资助项目(2006BAC14B03);国家自然科学基金资助项目(50539010;50579010;50539030;50539110);中国水电工程顾问集团公司科技资助项目(CHC-KJ-2007-02)

摘  要:针对溃坝生命损失评估涉及众多地理空间对象且影响因素多而复杂的特点,提出了GIS支持下基于遗传优化神经网络的溃坝生命损失评估方法。引入GIS与空间信息格网,提出了基于GIS空间信息格网模型的溃坝生命损失评估计算模型。分析了溃坝生命损失的影响因素,通过灰色关联度模型评判,建立了评估指标体系。开发了GIS支持下的溃坝生命损失快速评估系统,分析了系统的集成方案以及GIS空间信息格网模型的实现方法。应用表明,该评估方法精度较高,效果较好。Considering many geographical spatial objects and influence factors in the process of loss-of-life evaluation caused by dam breach, an evaluation method of loss-of-life caused by dam breach based on GIS and neural networks optimized by genetic algorithms is proposed. The calculation model for estimating loss-of-life caused by dam breach is established based on GIS spatial information grid model. The influence factors of loss-of-life caused by dam breach were analyzed. The evaluation index system is established by grey relation degree model. A fast evaluation system of loss-of-life caused by dam breach based on GIS is implemented. Scheme and GIS technologies for the system were analyzed. Application shows accuracies and good effects of the evaluated method.

关 键 词:生命损失 评估 遗传算法 神经网络 GIS 

分 类 号:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程]

 

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