地震地质灾害综合评价的PSO-BP神经网络方法及应用

• 作者: 刘勇健 杨雪强 王颖 符纳
• 来源期刊: 地震研究
• 关键词: 地质灾害 粒子群算法 BP神经网络 汶川地震
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 页码范围: 571-577
• 页数: 7页
• 分类号: P315.94
• 语种: 中文

摘要

结合汶川8.0级地震资料,利用神经网络原理和粒子群优化算法,提出了基于PSO-BP神经网络的地震地质灾害综合评价模型.该模型选取地震灾害、斜坡灾害、地面变形、斜坡分布特征4个指标作为输入,选用地质灾害危险度和分级2个指标为输出,引入粒子群算法对BP网络的权值和阈值进行优化,获得了BP网络模型参数.研究结果表明,PSO-BP网络模型不但能克服BP算法收敛速度慢和易陷于局部极小的缺陷,而且计算精度高,泛化能力强；对地质灾害的评价、防范和灾后重建具有一定的参考作用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘勇健	广东工业大学土木与交通工程学院	100	1223	17.0	30.0
2	杨雪强	广东工业大学土木与交通工程学院	52	213	8.0	11.0
3	符纳	广东工业大学土木与交通工程学院	6	50	4.0	6.0
4	王颖	广东工业大学土木与交通工程学院	9	76	6.0	8.0