人工智能算法在移民搬迁选址评价中的应用研究

　　《人工智能算法在移民搬迁选址评价中的应用研究》在系统总结国内外相关研究成果的基础上，以陕西省汉中市勉县为研究区域，首先，对研究区地质灾害发育规律及影响因素进行分析，确定地质灾害主要影响因素；根据研究区地理和人文环境及生产要素的特点，确定影响移民搬迁选址适宜性评价指标，并对评价指标进行分级，利用层次分析法确定各评价指标权重。然后，通过建立移民选址评价数学模型，基于决策数学方法，分别建立模糊综合评价模型、理想点法评价模型和未确知测度理论评价模型，并对各模型评价结果进行验证。最后，针对已有人工智能优化方法的不足之处，对其进行改进，提高了智能优化算法的收敛精度和收敛速度，提高算法深度学习能力和评价精度。《人工智能算法在移民搬迁选址评价中的应用研究》可供从事地质灾害评估研究的科研工作者和工程专业技术人员、从事选址评价研究的相关研究人员参考使用。

暂缺《人工智能算法在移民搬迁选址评价中的应用研究》作者简介

前言
章 绪论
1．1 选题背景和研究意义
1．2 陕南移民搬迁总体规划及选址原则
1．3 已建安置点的不足之处
1．4 国内外移民搬迁选址研究现状
1．5 评价方法的研究现状
1．6 研究内容及创新点
1．7 研究思路和技术路线
第2章 区域自然地理与地质环境概况
2．1 研究区概况
2．2 区域自然地理与地质环境
2．3 本章小结
第3章 地质灾害发育特点及影响因素
3．1 研究区地质灾害发育及分布特征
3．2 区域地质灾害影响因素
3．3 地质灾害空间发育规律
3．4 地质灾害的空间形态
3．5 区域地质灾害的时间分布特征
3．6 本章小结
第4章 陕南移民搬迁选址评价指标体系构建
4．1 陕南移民搬迁选址评价指标体系分析
4．2 指标体系构建
4．3 评价指标体系分级标准
4．4 评价指标权重的确定
4．5 本章小结
第5章 陕南移民搬迁选址传统评价方法研究
5．1 建立评价指标图层
5．2 模糊综合评价模型
5．3 基于理想点法的评价模型
5．4 基于未确知测度理论的评价模型
5．5 评价结果验证及对比
5．6 本章小结
第6章 陕南移民搬迁选址人工智能评价方法研究
6．1 基于EDBA方法的投影寻踪模型
6．2 基于MFOA-GRNN方法的评价模型
6．3 基于MPS0-LSSVM方法的评价模型
6．4 基于MGEP-Mirm方法的评价模型
6．5 基于猫群算法和K-均值聚类分析
6．6 各种人工智能方法性能对比分析
6．7 适宜性分区图的实现
6．8 本章小结
第7章 结论和展望
7．1 结论
7．2 展望
参考文献
附 图