基于GIS的人工神经网络模型在地质灾害危险性区划中的应用

• 作者: 向喜琼 黄润秋
• 来源期刊: 中国地质灾害与防治学报
• 关键词: 地质灾害 区域评价 地理信息系统 人工神经网络模型
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 专题研究
• 页码范围: 23-27
• 页数: 5页
• 分类号: X45|P694|TP389.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-8035.2000.03.006

摘要

地质灾害区域评价和危险性区划结果的准确与否,主要取决于基础地质资料的可靠性及数学模型的合理性.为了提高数据的可靠性,利用GIS,在其支持下管理多源基础地学数据,进行数据处理,提取因素图层,剖分形成评价图元区域.然后在GIS基础上进行二次开发,将人工神经网络模型和GIS有机整合,这样GIS既为人工神经网络模型提供评价数据,又处理其评价结果数据,成图输出.本文遵从上述思路,结合长江三峡示范区(巴东-新滩)具体实例,探讨了人工神经网络和GIS结合(基于GIS的人工神经网络)的可能性和现实途径及其在区域地质灾害危险性区划中的应用前景.这种思路同样也适合其他数学模型与GIS的结合.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄润秋	成都理工学院地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室	521	19718	70.0	118.0
2	向喜琼	成都理工学院地质灾害防治与地质环境保护国家专业实验室	9	1028	8.0	9.0