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PSO-RBF神经网络在历史滑坡发育地区滑坡危险性预测中的应用
被引量：
3
1
作者
张铎
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期118-124,共7页
如何行之有效地利用多源遥感资料对历史滑坡发育显著地区进行滑坡危险性预测,对于地质动力活跃的高山地区的滑坡灾害研究具有现实意义。该文以云南永胜、宾川县的滑坡危险性预测为案例,基于多源高分影像获取了615个滑坡,通过RapidEye立...
如何行之有效地利用多源遥感资料对历史滑坡发育显著地区进行滑坡危险性预测,对于地质动力活跃的高山地区的滑坡灾害研究具有现实意义。该文以云南永胜、宾川县的滑坡危险性预测为案例,基于多源高分影像获取了615个滑坡,通过RapidEye立体像对提取了5m精度的DEM,并结合研究区地质资料获取了9个滑坡影响因子(断层、水系、岩性、NDVI、坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、高程),然后利用TIN格网对滑坡及其影响因子数据进行空间属性集成,形成了可供模型预测的训练样本集。在考虑研究区滑坡发育特点的基础上,采用粒子群(PSO)优化RBF神经网络的学习算法,开发了以PSO-RBF神经网络为核心的滑坡危险性预测程序。在预测过程中,首先对各滑坡影响因子进行灰色关联分析(GRA),舍弃关联度较低的NDVI数据;然后分别利用PSO-RBF和BP神经网络对TIN训练样本集进行计算,获得研究区滑坡危险性预测结果。结果对比和ROC曲线评价显示,PSO-RBF神经网络预测效果良好,有效揭示了金沙江和断裂带对永胜、宾川地区滑坡发育的显著影响。
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关键词
滑坡
影响因子
TIN格网
粒子群算法
RBF神经网络
滑坡危险性预测
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职称材料
题名
PSO-RBF神经网络在历史滑坡发育地区滑坡危险性预测中的应用
被引量：
3
1
作者
张铎
机构
天津航天中为数据系统科技有限公司/天津市智能遥感信息处理技术企业重点实验室
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018年第4期118-124,共7页
文摘
如何行之有效地利用多源遥感资料对历史滑坡发育显著地区进行滑坡危险性预测,对于地质动力活跃的高山地区的滑坡灾害研究具有现实意义。该文以云南永胜、宾川县的滑坡危险性预测为案例,基于多源高分影像获取了615个滑坡,通过RapidEye立体像对提取了5m精度的DEM,并结合研究区地质资料获取了9个滑坡影响因子(断层、水系、岩性、NDVI、坡度、坡向、地形起伏度、地表粗糙度、高程),然后利用TIN格网对滑坡及其影响因子数据进行空间属性集成,形成了可供模型预测的训练样本集。在考虑研究区滑坡发育特点的基础上,采用粒子群(PSO)优化RBF神经网络的学习算法,开发了以PSO-RBF神经网络为核心的滑坡危险性预测程序。在预测过程中,首先对各滑坡影响因子进行灰色关联分析(GRA),舍弃关联度较低的NDVI数据;然后分别利用PSO-RBF和BP神经网络对TIN训练样本集进行计算,获得研究区滑坡危险性预测结果。结果对比和ROC曲线评价显示,PSO-RBF神经网络预测效果良好,有效揭示了金沙江和断裂带对永胜、宾川地区滑坡发育的显著影响。
关键词
滑坡
影响因子
TIN格网
粒子群算法
RBF神经网络
滑坡危险性预测
Keywords
influence factors of landslide
TIN grid
particle swarm optimization algorithm
RBF neural network
landslide hazard prediction
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PSO-RBF神经网络在历史滑坡发育地区滑坡危险性预测中的应用
张铎
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2018
3
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