科创中国

基于BP神经网络的滑坡地质灾害预测方法

原文链接：万方

• 作者：

  柯福阳,李亚云

• 摘要：

  为了解决滑坡地质灾害传统预测方法中出现的综合性、实用性不强等问题,本文研究用基于优化参数设置的BP神经网络模型来预测滑坡地质灾害.该方法基于BP神经网络,顾及与滑坡地质灾害产生紧密相关的地质条件和环境因素,对BP神经网络的输入层、隐含层、输出层的参数进行优化;再由历史的经验数据通过训练、泛化建立基于BP神经网络的地质灾害预测模型;最后,按照0和1的组合结果对滑坡地质灾害进行预测.本文利用该模型对汶川地震诱发的滑坡地质灾害进行分析预测,结果表明:该模型的预测结果与实际结果吻合度达到86%~90%,预测精度较高,验证了基于改进的BP神经网络预测滑坡地质灾害的方法是实际可行的.

• 关键词：

  滑坡灾害 BP神经网络 参数设置 影响因子 预测方法

• 作者单位：

  南京信息工程大学遥感学院%卫星导航定位技术研究中心武汉大学

• 基金项目：

  江苏省高校自然科学研究面上项目(12KJB420003)%2012年苏州市发改委科技服务专项

• 来源期刊：

  工程勘察

• 年，卷(期)：

  2014008