基于K-PSO聚类算法和熵值法的滑坡敏感性

• 作者: 占洁伟 李严严 阮云凯 陈剑平
• 来源期刊: 东北大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 熵值法 滑坡 K-PSO 聚类模型 敏感性
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 资源与土木工程
• 页码范围: 571-575
• 页数: 5页
• 分类号: TU473
• 字数: 2714字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-3026.2017.04.024

摘要

引入K-PSO聚类算法和熵值法,建立滑坡敏感性分析模型.选取旭龙水电站库区22处典型滑坡作为研究对象,确定8个主要影响因子:岩体结构、斜坡结构、断层距离、变形迹象、坡体高度、平均坡度、诱发地震、淹没比例.利用熵值法确定影响因子权重值分别为0.152,0.178,0.035,0.106,0.106,0.169,0.193和0.061.采用K-PSO算法对滑坡进行敏感性划分,结果表明,该库区22处滑坡有8处为轻度敏感,9处为中度敏感,4处为重度敏感和1处极度敏感.将评价结果与现场实际调查情况对比分析知,22处滑坡的敏感度水平与现场实际发育情况具有较好的一致性,该方法对旭龙水电站库区滑坡敏感性评价具有良好的指导作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈剑平	吉林大学建设工程学院	154	2283	28.0	41.0
2	占洁伟	吉林大学建设工程学院	6	19	3.0	4.0
3	阮云凯	吉林大学建设工程学院	11	49	4.0	6.0
4	李严严	中国科学院地质与地球物理研究所	5	17	3.0	4.0