基于数量化理论和BP神经网络的滑坡体积预测

• 作者: 孟令超 王伟 黄向春 黄志全
• 来源期刊: 水土保持通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 滑坡 数量化理论Ⅲ 耦合作用 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 水保监测与应用技术
• 页码范围: 207-213
• 页数: 7页
• 分类号: P642.22
• 字数: 6261字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13961/j.cnki.stbctb.2016.05.040

摘要

[目的]探讨数量化理论Ⅲ和BP神经网络在滑坡中综合应用的效果，为滑坡体积的预测提供一种新的思路。[方法]采用数量化理论Ⅲ分析滑坡体积的影响因素及其耦合作用强度，并结合其分析结果，将次要因素和强耦合程度样本进行剔除，再依据其剔除的不同阶段构建3种滑坡体积的BP神经网络预测模型。[结果]滑坡体积的主要影响因素是坡角、坡向、植被覆盖率和坡高，次要影响因素是岩层倾角、斜坡高程和岩层倾向因素，且在不同样本中，体积影响因素之间的耦合程度具有一定的差异。[结论]该预测方法可行，对次要因素和强耦合程度样本的剔除，提高了预测精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄志全		209	1780	22.0	32.0
3	王伟	华北水利水电大学资源与环境学院	15	64	5.0	7.0
4	孟令超	华北水利水电大学资源与环境学院	8	21	3.0	4.0
5	黄向春	华北水利水电大学资源与环境学院	6	14	2.0	3.0