基于RBF神经网络滑坡灾害发生概率预报方法

• 作者: 张阳阳 李璐 温宗周 王真 董勋凯
• 来源期刊: 西安工程大学学报
• 关键词: 滑坡 RBF神经网络 MIV算法 预报模型
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 电子信息
• 页码范围: 521-526
• 页数: 6页
• 分类号: X43
• 语种: 中文
• DOI: 10.13338/j.issn.1674-649x.2017.04.013

摘要

为了解决滑坡传统预报中参数单一问题,基于RBF神经网络,采用MIV算法进行成灾因子的筛选;通过因子的历史数据训练、泛化建立模型;最后,模型经过自学习功能,输出滑坡成灾概率结果,并与预警等级相结合进行预报功能.以汉阴县滑坡灾害为例验证模型的预测结果.结果表明,预测与实际结果吻合度达到91.12%,表明该方法具有一定的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	温宗周	西安工程大学电子信息学院	70	242	8.0	12.0
2	李璐	西安工程大学电子信息学院	8	12	2.0	3.0
3	王真	西安工程大学电子信息学院	7	14	2.0	3.0
4	张阳阳	西安工程大学电子信息学院	7	9	1.0	3.0
5	董勋凯	西安工程大学电子信息学院	7	14	2.0	3.0