吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害，为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型，将吉林省永吉县作为研究区，选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11 个评价因子，利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析，再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ＲOC曲线对模型的准确性进行验证分析，得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%，预测率分别是87. 3%、84.3%、85. 6%。结果表明: 神经网络模型的精度最高，更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价

C#编的公路灾害信息查询系统，基本的查询功能

自1972年丽塔台风袭击大连港并引发严重灾难以来，我们研究了台风引起的波高和风速的统计预测模型。 随着自然灾害发生频率和强度的增加趋势，对沿海防御基础设施的一些设计规范进行风险评估对于影响中国的经济发展和人们的生活至关重要。 现有的极端统计模型（例如Gumbel，Weibull，P-III分布或可能的最大台风/飓风（PMT / PMH），设计基准洪水（DBF））与我们的1975-1980年提出的（CEVD）模型之间的比较表明，所有已规划，已设计受到传统安全法规约束的沿海基础设施以及将来遭受台风/飓风灾害的威胁，随着极端自然灾害的增加趋势无法满足安全要求。 我们在美国的第一本出版物（J. of Waterway Port Coastal＆Ocean Eng。ASCE，1980，ww4）提出了一种用于中国海域的新模型“复合极值分布”，然后将该模型用于“飓风的长期分布”中。美国墨西哥湾和大西洋沿岸地区的特征”（OTC.1982）。 2005年的卡特里娜飓风，丽塔飓风和2012年的桑迪飓风引发的灾难证明，1982年的CEVD和CEVD已发展为多元复合极值分布（MCEVD）。 2006年MCEV

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