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多因素耦合下的寒区渠道滑坡智能化定量评价

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受多种复杂因素的影响,寒区渠道边坡通常面临着滑坡灾害等不利局面.为实现寒区渠道边坡智能化评价,选取具体工程渠段,结合已有灾害统计和相关研究成果进行风险因子识别和遴选.通过数值模拟和遗传算法优化的广义回归神经网络(GA-GRNN)构建多因素耦合作用下的寒区渠道滑坡智能化定量评价模型.通过改变数值模型参数,完成滑坡定量数据库的构建,并通过GA-GRNN进行智能化定量评价,在此基础上,进一步进行安全分级及分级响应等研究.研究结果表明:建立的智能定量评价模型可以高精度地预测滑坡的安全系数,为寒区渠道的健康诊断提供良好的技术支撑.
Intelligent Quantitative Evaluation of Channel Landslide in Cold Area Under the Action of Multi-Factor Coupling

赵顺利、邓伟杰、路新景、郭冲、李雪彤

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黄河勘测规划设计研究院有限公司,河南 郑州450003

河南工业大学 土木建筑学院,河南 郑州450001

寒区渠道 滑坡 数值模拟 GA-GRNN 智能化评价

2017YFC04051042019-ky09

2022

10.3969/j.issn.1000-1379.2022.10.028

人民黄河
水利部黄河水利委员会

人民黄河

CSTPCD北大核心
影响因子：0.494
ISSN：1000-1379
年,卷(期)：2022.44(10)
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