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基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法
被引量：
18
1
作者
李成林
刘严松
+4 位作者
赖思翰
王地
何星慧
刘琦
何博宇
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第13期5481-5492,共12页
滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的...
滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示:研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index,TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线精度分析,结果表明:基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重法,基于BP神经网络模型的栅格赋值法更适用于研究区的滑坡易发性评价。
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关键词
滑坡易发性评价
BP神经网络模型
栅格赋值法
因子权重
法
蒲江县
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职称材料
题名
基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法
被引量：
18
1
作者
李成林
刘严松
赖思翰
王地
何星慧
刘琦
何博宇
机构
成都理工大学地球科学学院
中节能建设工程设计院有限公司
中国地质调查局成都地质调查中心
中国地质大学地球科学与资源学院
四川三合空间科技有限公司
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2023年第13期5481-5492,共12页
基金
四川省教育厅基金(18ZB0065)
四川省自然资源厅基金(KJ2016-16)
+1 种基金
国家自然科学基金(41402159)
中国地质调查局地调项目(DD20221697)。
文摘
滑坡是中国频发的地质灾害,滑坡的易发性评价涉及多种影响因素,如何利用多影响因素进行精确、有效的滑坡易发性评价是滑坡减灾防灾工作的重点和前提。为探讨基于反向传播(back propagation,BP)神经网络模型的不同滑坡易发性评价方法的适用性,以川西蒲江县为研究区,通过实地调查与编录,筛选地质、地貌、环境等12类影响因子,分析各影响因子与滑坡的相关性,确定影响因子的权重大小,构建BP神经网络模型,完成因子权重法和栅格赋值法的滑坡易发性评价图编制和精度评价。结果显示:研究区筛选的12类滑坡影响因子不存在线性相关,坡度、地形湿度指数(topographic wetness index,TWI)和距道路距离对区内滑坡发育影响明显,利用滑坡影响因子构建的BP神经网络模型可对滑坡易发性进行有效的定量评价。综合现场调查与接收者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线精度分析,结果表明:基于BP神经网络模型的栅格赋值法和因子权重法曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.86和0.798,栅格赋值法评价精度优于因子权重法,基于BP神经网络模型的栅格赋值法更适用于研究区的滑坡易发性评价。
关键词
滑坡易发性评价
BP神经网络模型
栅格赋值法
因子权重
法
蒲江县
Keywords
landslide susceptibility evaluation
BP neural network model
grid assignment method
factor weight method
Pujiang County
分类号
P694 [天文地球—地质学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于BP神经网络模型的滑坡易发性评价方法
李成林
刘严松
赖思翰
王地
何星慧
刘琦
何博宇
《科学技术与工程》
北大核心
2023
18
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参考文献
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