T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:滑坡时间预测是滑坡风险管理的重要组成部分,受限于多种不确定性、随机性因素的影响,准确预测滑坡时间非常困难。本研究提出一种基于贝叶斯更新的参数估计方法对滑坡时间进行实时概率预测,并进行多模型集成预测分析。结果表明:两个滑坡案例验证了贝叶斯更新进行滑坡时间概率预测的可行性;实时预测中,早期加速变形阶段的预测不确定性大,只有在临滑阶段才能获取较为可靠的预测结果;多模型集成预测分析可提升实时预测的可靠性,因此建议采用多模型集成进行滑坡时间预测决策。
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