滑坡预报的BP-GA混合算法

• 作者: 吴承祯 洪伟
• 来源期刊: 山地学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡预报 人工神经网络方法 遗传算法
• 年，卷（期）: 2000,（4）
• 所属期刊栏目: 研究方法
• 页码范围: 360-364
• 页数: 5页
• 分类号: P642.22
• 字数: 3676字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-2786.2000.04.013

摘要

提出了滑坡位移预报的一种改进人工神经网络方法--ANN-GA法,与传统的人工神经网络方法相比,该方法加快了网络的学习速度,提高了滑坡位移的预报精度.同时它是一种面向数据的方法,适合于不同地区不同条件下滑坡的预报.两例滑坡预报平均相对误差分别为3.55 %和1.93 %,明显优于传统的BP算法(分别为11.35 %和7.24 %)及GP改进方法(分别为3.96 %和2.65 %),表明该方法具有科学性、可行性和有效性,是滑坡预报的一种新方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	洪伟		83	3349	30.0	56.0
2	吴承祯		44	1818	21.0	42.0