CN113379122A - 一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及泥石流防治工程技术领域，提供一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，首先搜集泥石流沟地质资料，依据实际的泥石流发育特征初选影响泥石流沟堵塞程度指标；然后对指标进行量化；利用极大不相关法进行指标筛选，计算指标间的复相关系数，确定出筛选后的指标体系；利用指标筛选后的样本提取训练集与测试集，进行概率神经网络训练，建立概率神经网络模型；最后利用测试集对概率神经网络模型进行仿真测试，选择合理的径向基函数扩展速度，确定出概率神经网络预测模型。本发明能够客观地考虑泥石流沟堵塞程度的影响因素，并利用极大不相关法剔除无效指标，以此建立概率神经网络预测模型，可有效提高预测的准确性。

Description

一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法
技术领域
本发明涉及泥石流防治工程技术领域，一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法。
在进行泥石流隐患的排查和危险性评价时，不仅要分析泥石流暴发造成的直接威胁和危害，还应关注泥石流灾害链效应造成的间接威胁和危害，泥石流沟堵塞程度的合理预测是防灾减灾工作的基础。
《泥石流灾害防治工程勘查规范》(T/CAGHP 006-2018)中J.9、J.10均适用于黏性阵流堵塞系数的估算，但由于泥石流沟堵塞原因复杂，堵塞时间和泥石流流量并非决定阻塞程度的全部因素，并且泥石流暴发时的实测堵塞时间及泥石流流量等参数很难准确获得，因此，估算方法需要改进；刘翠容、姚令侃等《震后灾区泥石流阻塞大河判据与成灾模式试验研究》根据模型试验数据导出了堵塞系数的对数函数表达式，作为泥石流局部阻塞大河的判据；刘翠容、姚令侃《泥石流堵塞大河的特点及异岸受灾判据研究》研究了典型堵河事件，提出了泥石流堵塞大河的特点，运用数值模拟方法分析主河在不同堵塞系数时的水流流场，基于信息熵原理分析主河流场有序度，得出堵塞系数作为泥石流局部堵河异岸受灾判据；党超、程尊兰等《泥石流堵塞主河条件》分析了泥石流堵河的主要影响因素，通过对主要因素的分析和对比，将其简化为无量纲量并进行了系列泥石流堵塞主河试验，得出无量纲化的泥石流堵塞主河的临界条件，用该堵塞主河的条件能正确判断许多原型泥石流堵塞主河事件。但是已有的文献对现有的泥石流沟堵塞程度的计算和预测都受限于泥石流的类型，很难应用于不同地区、不同类型的泥石流沟。因此，针对进行泥石流沟堵塞程度的预测需要，建立一种考虑实际多因素影响下的泥石流沟堵塞程度预测模型是必要的。
发明内容
针对现有方法存在的问题，本发明提供一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，考虑不同指标的影响，过程简便。
本发明的技术方案为：
一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：搜集泥石流沟地质资料，所述地质资料包括研究区泥石流调查报告、遥感影像和DEM数据；依据实际的泥石流发育特征初选影响泥石流沟堵塞程度的p项指标，所述p项指标包括泥石流形成的地形地貌条件、地质条件、水源条件和物源条件；
步骤2：利用所述步骤1中的地质资料对p项指标进行量化，所述量化的方法包括遥感影像和DEM数据解译、研究区泥石流调查报告的分析和计算；
步骤3：利用极大不相关法进行指标筛选，根据初选的p项指标，计算各项指标之间的复相关系数，确定出筛选后的指标体系，所述利用极大不相关法进行指标筛选的步骤为
步骤3.1 确定分析样本，p项指标的n组评价对象值构成的样本
Figure RE-666562DEST_PATH_IMAGE002
（1）
步骤3.2 求解样本X的协差阵及相关阵，分别记为V(x)、R(x)
Figure RE-335440DEST_PATH_IMAGE003
（2）
其中：i、j=1、2、……、p，i=j时，σ ij表示x ai 的方差；i≠j时，σ ij 为x ai 与x aj 的协方差；
步骤3.3 计算每个指标和其他p-1个指标间的复相关系数，将矩阵R的第i行、第j列置换到矩阵的最后一行和最后一列，记为R’，将R’分块为
Figure RE-892586DEST_PATH_IMAGE004
（3）
其中：R -i 是R'的1到p-1行与1到p-1列间的元素组成的矩阵，r i 是R'的p列与1到p-1行元素组成的矩阵，r i T 是R'的P行与1到P-1列元素组成的矩阵；
步骤3.4 指标x ai 与其他p-1个指标间的复相关系数公式为
Figure RE-646915DEST_PATH_IMAGE006
（4）
其中：R -1 -i 是R -i 的逆矩阵；
步骤3.5 当指标
Figure RE-446244DEST_PATH_IMAGE007
的复相关系数r 2 i 大于临界值D时，该项指标予以剔除，保留未被剔除的指标；
所述步骤3.5中，临界值D的确定公式为
Figure RE-31946DEST_PATH_IMAGE009
（5）
其中：r 2 i 为所述步骤3.4中的复相关系数。
步骤4：由步骤3中所述的进行指标筛选后的样本X提取训练集与测试集，利用训练集进行概率神经网络训练，建立概率神经网络模型，所述的利用训练集进行概率神经网络训练是以训练集样本做输入，经隐含层和求和层计算，以训练集样本对应的泥石流沟堵塞程度等级做输出进行的；
所述步骤4中，所述的训练集要求各泥石流沟堵塞程度等级的样本数量相同；所述的泥石流沟堵塞程度等级，分为轻微、中等和严重三级；
步骤5：利用步骤4中所述的测试集对概率神经网络模型进行仿真测试，选择合理的径向基函数扩展速度，确定出概率神经网络预测模型；
所述步骤5中，所述选择合理的径向基函数扩展速度是指通过调整径向基扩展速度值，使预测结果的准确率最高。
本发明的有益效果为：
（1）本发明结合《泥石流灾害防治工程勘查规范》(T/CAGHP 006-2018)和研究区地质环境特征，能够客观地考虑泥石流沟堵塞程度的影响因素，是一种合理的预测方法；
（2）本发明利用极大不相关法进行指标筛选，计算过程简单，结果可靠，可有效剔除无效指标，并以此为基础建立概率神经网络预测模型，能够有效地提高泥石流沟阻塞程度预测的准确性。
附图说明
图1为本发明基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法实例的流程图；图2为本发明概率神经网络模型原理图。图中，Xαi-训练集样本输入，y-泥石流沟堵塞等级输出。
具体实施方式
下面将结合附图和具体实施方式，对本发明作进一步描述。
如图1所示，为本发明一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法实例的流程图。本发明的一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：搜集泥石流沟地质资料，所述地质资料包括研究区泥石流调查报告、遥感影像和DEM数据；依据实际的泥石流发育特征初选影响泥石流沟堵塞程度的p项指标，所述p项指标包括泥石流形成的地形地貌条件、地质条件、水源条件和物源条件；
本实施例中，以某市泥石流沟阻塞程度为预测对象，依据实际的泥石流发育特征，选择了泥石流堆积物方量、曲率、黏性颗粒含量、单位面积碎屑物储量、主沟纵坡、流域面积、沟道平均坡度、崩滑等级、地震等级、面暴雨强度和泥石流峰值流量作为影响泥石流沟堵塞程度的11项初选指标。
步骤2：利用所述步骤1中的地质资料对p项指标进行量化，所述量化的方法包括遥感影像和DEM数据解译、研究区泥石流调查报告的分析和计算；
本实施例中，利用遥感影像解译得泥石流堆积物方量参数；利用DEM数据解译出曲率、黏性颗粒含量和单位面积碎屑物储量参数；利用研究区泥石流调查报告分析和计算得主沟纵坡、流域面积、沟道平均坡度、崩滑等级、地震等级、面暴雨强度和泥石流峰值流量参数。
步骤3：利用极大不相关法进行指标筛选，根据初选的p项指标，计算各项指标之间的复相关系数，确定出筛选后的指标体系，所述利用极大不相关法进行指标筛选的步骤为
步骤3.1 确定分析样本，p项指标的n组评价对象值构成的样本X为
Figure RE-461790DEST_PATH_IMAGE010
（1）
步骤3.2 求解样本X的协差阵及相关阵，分别记为V(x)、R(x)
Figure RE-765733DEST_PATH_IMAGE011
（2）
其中：i、j=1、2、……、p，i=j时，σ ij表示x ai 的方差；i≠j时，σ ij 为x ai 与x aj 的协方差；
步骤3.3 计算每个指标和其他p-1个指标间的复相关系数，将矩阵R的第i行、第j列置换到矩阵的最后一行和最后一列，记为R’，将R’分块为
Figure RE-601708DEST_PATH_IMAGE013
（3）
其中：R -i 是R'的1到p-1行与1到p-1列间的元素组成的矩阵，r i 是R'的p列与1到p-1行元素组成的矩阵，r i T 是R'的P行与1到P-1列元素组成的矩阵；
步骤3.4 指标x ai 与其他p-1个指标间的复相关系数公式为
Figure RE-245179DEST_PATH_IMAGE015
（4）
其中：R -1 -i 是R -i 的逆矩阵；
本实施例中，p为11项指标，n为35组泥石流沟数据，将数据代入上述（2）-（4）步骤的公式中，计算得出11项指标的复相关系数分别为0.7593（泥石流堆积物方量）、0.1099（曲率）、0.2649（黏性颗粒含量）、0.4849（单位面积碎屑物储量）、0.7077（主沟纵坡）、0.9493（流域面积）、1（沟道平均坡度）、0.171（崩滑等级）、0.3339（地震等级）、0.8958（面暴雨强度）和0.8668（泥石流峰值流量）；
步骤3.5 当指标
Figure RE-642663DEST_PATH_IMAGE016
的复相关系数r 2 i 大于临界值D时，该项指标予以剔除，保留未被剔除的指标；
所述步骤3.5中，临界值D的确定公式为
Figure RE-DEST_PATH_IMAGE017
（5）
其中：r 2 i 为所述步骤3.4中的复相关系数。
本实施例中，将计算出的复相关系数代入临界值D的确定公式中得D=0.95，此时有沟道平均坡度的复相关系数大于D，故将该项指标进行剔除，得到余下的10项指标。
步骤4：由步骤3中所述的进行指标筛选后的样本X提取训练集与测试集，利用训练集进行概率神经网络训练，建立概率神经网络模型，如附图2所示，所述的利用训练集进行概率神经网络训练是以训练集样本做输入，经隐含层和求和层计算，以训练集样本对应的泥石流沟堵塞程度等级做输出进行的；
所述步骤4中，所述的训练集要求各泥石流沟堵塞程度等级的样本数量相同；所述的泥石流沟堵塞程度等级，分为轻微、中等和严重三级；
本实施例中，所述利用极大不相关法进行指标筛选后的指标分别为泥石流堆积物方量（C1）、曲率（C2）、黏性颗粒含量（C3）、单位面积碎屑物储量（C4）、主沟纵坡（C5）、流域面积（C6）、崩滑等级（C7）、地震等级（C8）、面暴雨强度（C9）和泥石流峰值流量（C10）如下表1所示。
表1
Figure 549886DEST_PATH_IMAGE014
确定表1中编号为1-7、9-15、19-25的样本为训练集输入，其对应的泥石流沟堵塞程度等级做输出，建立概率神经网络模型。
步骤5：利用步骤4中所述的测试集对概率神经网络模型进行仿真测试，选择合理的径向基函数扩展速度，确定出概率神经网络预测模型；
所述步骤5中，所述选择合理的径向基函数扩展速度是指通过调整径向基扩展速度值，使预测结果的准确率最高；
本实施例中，编号为8、16-18、26-35的样本为测试集，概率神经网络的径向基函数扩展速度通过调整为1.7时，预测结果的准确率最高为100%，如表2所示。
表2
Figure 932325DEST_PATH_IMAGE016
显然，上述实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。上述实施例仅用于解释本发明，并不构成对本发明保护范围的限定。基于上述实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，也即凡在本申请的精神和原理之内所作的所有修改、等同替换和改进等，均落在本发明要求的保护范围内。

Claims (4)

1.一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，其特征在于，包括下述步骤：
步骤1：搜集泥石流沟地质资料，所述地质资料包括研究区泥石流调查报告、遥感影像和DEM数据；依据实际的泥石流发育特征初选影响泥石流沟堵塞程度的p项指标，所述p项指标包括泥石流形成的地形地貌条件、地质条件、水源条件和物源条件；
步骤2：利用所述步骤1中的地质资料对p项指标进行量化，所述量化的方法包括遥感影像和DEM数据解译、研究区泥石流调查报告的分析和计算；
步骤3：利用极大不相关法进行指标筛选，根据初选的p项指标，计算各项指标之间的复相关系数，确定出筛选后的指标体系，所述利用极大不相关法进行指标筛选的步骤为
步骤3.1 确定分析样本，p项指标的n组评价对象值构成的样本X为
Figure DEST_PATH_IMAGE001
（1）
步骤3.2 求解样本X的协差阵及相关阵，分别记为V(x)、R(x)
Figure 97980DEST_PATH_IMAGE002
（2）
其中：i、j=1、2、……、p，i=j时，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
表示
Figure 664704DEST_PATH_IMAGE004
的方差；i≠ j时，
Figure 988369DEST_PATH_IMAGE003
为
Figure 236947DEST_PATH_IMAGE004
与
Figure DEST_PATH_IMAGE005
的协方差；
步骤3.3 计算每个指标和其他p-1个指标间的复相关系数，将矩阵R的第i行、第j列置换到矩阵的最后一行和最后一列，记为R’，将R’分块为
r(x)=
Figure DEST_PATH_IMAGE007
（3）
其中：R -i 是R'的1到p-1行与1到p-1列间的元素组成的矩阵，r i 是R'的p列与1到p-1行元素组成的矩阵，r i T 是R'的P行与1到P-1列元素组成的矩阵；
步骤3.4 指标
Figure 445206DEST_PATH_IMAGE008
与其他p-1个指标间的复相关系数公式为
Figure DEST_PATH_IMAGE009
（4）
其中：
Figure 869365DEST_PATH_IMAGE010
是R -i 的逆矩阵；
步骤3.5 当指标
Figure 626581DEST_PATH_IMAGE008
的复相关系数
Figure DEST_PATH_IMAGE011
大于临界值D时，该项指标予以剔除，保留未被剔 除的指标；
步骤4：由步骤3中所述的进行指标筛选后的样本X提取训练集与测试集，利用训练集进行概率神经网络训练，建立概率神经网络模型，所述的利用训练集进行概率神经网络训练是以训练集样本做输入，经隐含层和求和层计算，以训练集样本对应的泥石流沟堵塞程度等级做输出进行的；
步骤5：利用步骤4中所述的测试集对概率神经网络模型进行仿真测试，选择合理的径向基函数扩展速度，确定出概率神经网络预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，其特征在于，所述步骤3.5中，临界值D的确定公式为
D=0.95·max（
Figure 34560DEST_PATH_IMAGE012
） （5）
其中：
Figure 905564DEST_PATH_IMAGE011
为所述步骤3.4中的复相关系数。
3.根据权利要求1所述的一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，其特征在于，所述步骤4中，所述的训练集要求各泥石流沟堵塞程度等级的样本数量相同；所述的泥石流沟堵塞程度等级，分为轻微、中等和严重三级。
4.根据权利要求1所述的一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法，其特征在于，所述步骤5中，所述选择合理的径向基函数扩展速度是指通过调整径向基扩展速度值，使预测结果的准确率最高。
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CN116174125A (zh) * 2023-02-21 2023-05-30 龙游县河道疏浚砂资源开发有限公司 一种砂石分选设备管理系统及方法
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