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滑坡预测_LSSVM_滑坡位移_lssvm源码.zip

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简介：
本资料包含基于LSSVM（最小二乘支持向量机）进行滑坡位移预测的方法及其实现代码。文件内提供了一个详细的lssvm源码，帮助用户理解和应用该技术于滑坡监测与预警中。 LSSVM_滑坡_滑坡预测_lssvm_lssvm预测_滑坡位移_源码.zip

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    本资料包含基于LSSVM（最小二乘支持向量机）进行滑坡位移预测的方法及其实现代码。文件内提供了一个详细的lssvm源码，帮助用户理解和应用该技术于滑坡监测与预警中。 LSSVM_滑坡_滑坡预测_lssvm_lssvm预测_滑坡位移_源码.zip
     
  • 滑坡计算示例2D_滑坡仿真_滑坡_pfc2d_
    优质
    本案例通过PFC2D软件展示二维条件下滑坡的模拟与分析过程，包括滑坡力学行为及稳定性评估。 PFC2D滑坡计算实例的命令流代码用于模拟滑坡过程。
     
  • 基于MATLAB的灰色系统预测滑坡位移代码及方法详解
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    本项目提供了一套利用MATLAB实现的灰色系统模型，用于精确预测滑坡地质灾害中的位移变化。通过详细的方法说明和源代码分享，旨在帮助科研人员与工程师有效评估滑坡风险并制定预防措施。 基于灰色系统GM(1,1)模型实现滑坡位移监测。
     
  • 山体滑坡监测预警全面系统.doc
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    本文档探讨了山体滑坡监测与预警系统的构建方法，涵盖了技术应用、数据分析和预防措施等方面，旨在提升灾害预测的准确性和及时性。 山体滑坡监控预警完整系统文档涵盖了从数据采集到实时监测的全流程技术方案，旨在有效预防自然灾害带来的损失，保障人民生命财产安全。该文档详细介绍了系统的架构设计、关键技术应用以及实施步骤等内容。
     
  • CadSlope滑坡评估软件
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    CadSlope是一款专业的滑坡风险评估与分析工具，适用于地质工程师及研究人员。它提供精确的数据处理和模拟功能，助力用户有效预测并预防潜在的滑坡灾害。 CadSlope2022滑坡分析软件V2.1版可以在AutoCAD 2022的命令窗口输入appload加载使用。该软件支持折线型滑坡传递系数法显式解、隐式解计算，以及圆弧型滑坡瑞典条分法和毕肖普法计算，并能自动搜索最不利滑动面并进行选择性分析。此外，它还能考虑地震工况及地下水渗流作用的影响，并允许输入条块竖向荷载与水平荷载。 在滑坡勘查和防治工程设计中，稳定系数和推力是两个关键参数。然而，由于专业性强且现有专门用于滑坡分析的软件较少，地质工作者通常需要手动在AutoCAD中获取相关数据（如倾角、长度及滑块面积等），然后将这些信息输入Excel进行计算。这种操作不仅耗时费力，并容易出现人为错误；特别是在应用瑞典条分法的情况下，由于缺乏自动搜索最不利滑动面的功能，使得分析过程更加复杂。 使用CadSlope2022软件可以显著简化这一流程并提高准确性，从而极大地减轻了地质工作者的工作负担和时间成本。通过该工具进行快速准确的滑坡评估能够有效提升工作效率。
     
  • 滑坡计算示例3D.rar_PFC_滑坡模拟_数值分析_计算模型
    优质
    本资源为《滑坡计算示例3D》压缩文件，内含基于PFC软件的滑坡模拟案例，适用于进行复杂地质条件下的滑坡数值分析和建模。 PFC滑坡计算实例的3D数值模拟命令流
     
  • Simulink 平滑斜坡与步进：Simulink 的平滑步进和斜坡源模块-MATLAB开发
    优质
    本资源介绍如何在Simulink中使用平滑斜坡和步进源模块，实现信号的平滑过渡。通过调整参数，可以生成连续变化的斜坡信号或平滑跃变的步进信号，适用于控制系统仿真与测试。基于MATLAB开发环境。 在Simulink中使用平滑步进和斜坡源可以有效地生成连续变化的信号。这些模块可以帮助用户创建仿真模型中的动态输入信号，从而更准确地模拟实际系统的行为。通过调整相关参数，如初始值、最终值以及时间常数等，可以使输出曲线更加符合预期的需求。
     
  • 基于GRNN改进的滑坡稳定度预测方法
    优质
    本研究提出了一种基于GRNN（广义回归神经网络）改进的方法来提高滑坡稳定性的预测精度。通过优化模型参数和数据预处理技术的应用，该方法旨在更准确地评估地质灾害风险，从而为预防措施提供科学依据。 本程序是对GRNN的改进版本，用于滑坡稳定度预测；相关数据集由实验平台采集；代码均为本人编写。
     
  • 中国滑坡分布地图
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    《中国滑坡分布地图》是一份详尽记录我国各地滑坡灾害发生情况的专业地理资料，为科研、教学和防灾减灾提供重要数据支持。 此图展示了全国滑坡分布情况，包含2万多处滑坡点，可用于空间分析及滑坡灾害研究，对相关领域的探索具有参考价值。
     
  • LSAT：滑坡敏感性分析工具
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    LSAT是一款用于评估和分析斜坡稳定性及滑坡风险的专业软件工具。它帮助工程师和研究人员预测潜在滑坡区域，为土地管理和灾害预防提供数据支持。 滑坡敏感性评估工具（LSAT）已经准备了用于评估滑坡敏感性的Python脚本。这些脚本包括十个独立的文件，并且为ArcGIS软件创建了一个名为Landslide_Susceptibility_Assesment_Tool.tbx的工具包。 - Preparing_Data.py：此脚本用于将建模所需的数据转换成.csv格式。 - Create_LSM_and_Calculate_ROC.py：该脚本能生成滑坡敏感性地图，并使用包含XY坐标和概率字段的数据来计算曲线下面积（AUC）值。这些数据可以被外部软件进一步分析。 此外，GIS用户可以在系统中利用“创建LSM”与“计算ROC”的功能处理分类结果，并通过得出的AUC数值绘制磁化率图。 其他脚本则分别用于基于频率比（FR）、信息值（IV）、逻辑回归（LR）、随机森林（RF）和多层感知器(MLP)的方法生成滑坡敏感性地图。此外，该工具还提供了针对逻辑回归、随机森林以及多层感知器方法的特定功能支持。