基于KPCA-SSA-GRNN的滑坡预报模型

滑坡灾害的发生受多种因素的影响,传统预报方法通常基于单一影响因素进行建模,预报精确度不高。为了提高滑坡发生概率预报精度,提出一种核主成分分析-麻雀搜索算法-广义回归神经网络(KPCA-SSA-GRNN)混合预测模型。首先,利用KPCA,筛选影响滑坡的主要致灾因子,并将其作为GRNN模型的输入;其次,为提高GRNN模型的预测效果,采用SSA算法对GRNN模型的光滑因子σ进行寻优;最后,对优化后的GRNN模型进行测试,输出滑坡灾害概率,并确定滑坡危险等级。以陕西省山阳县为研究区域,利用KPCA-SSA-GRNN模型进行预测,并将该模型预测结果与改进前的GRNN模型和传统的BP神经网络模型、RBF神经网络模型进行对比,结果表明,该模型在预报精度方面优于其他模型,对于滑坡预报提供了一定的理论参考。     

泥石流智能监测预警系统设计

针对目前用于泥石流灾害监测预警方法存在的传感器选择种类单一、预警功能与监测数据相分离等问题，设计一种基于模糊控制的泥石流灾害监测预警系统。设计以导致泥石流灾害发生的主要因素为切入点，运用新型传感器对泥石流进行实时监测，借助于模糊控制系统对采集到的实时数据进行处理，最终提高对泥石流灾害发生概率预测的准确性。实验结果表明，该系统对泥石流灾害发生概率的预测达到了较为理想的效果，可为泥石流监测相关工作人员提供便利与支持。     

基于GWO-XGBoost泥石流灾害预测

针对引发泥石流灾害的致灾因子复杂多样而造成模型输入数据维度过大和极端梯度提升树容易陷入局部最优导致预测模型准确率不高的问题，提出一种基于GWO-XGBoost算法模型的泥石流灾害预测方法。首先，对传感器采集到的原始数据进行预处理，得到规范数据，然后通过线性判别分析法进行数据降维得到耦合性低且贡献率较高的致灾因子作为模型输入，对泥石流灾害是否发生进行预测；其次使用灰狼优化算法对模型超参数进行寻优；最后以磨子沟监测数据进行仿真验证。结果表明：经过预处理和线性判别分析法降维后的规范数据解决了模型输入的维数灾难问题，GWO-XGBoost泥石流灾害预测模型的预测准确率为96.64%,相较于随机森林模型、支持向量机模型和极端梯度提升树模型的预测准确率分别提高了6.69%,5.13%和3.86%,丰富了泥石流灾害预测方法并为相关决策部门提供了全新的思路。