TOPSIS结合优化的BP-DS模型在滑坡预警中的应用

• 作者: 李枫林 陈华民 童仁园 李青
• 来源期刊: 中国计量大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 滑坡预警 TOPSIS方法 BP神经网络 DS证据理论
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 计量与测试|Metrology and Measurement
• 页码范围: 489-496
• 页数: 8页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2096-2835.2021.04.008

摘要

目的:利用滑坡过程中的多源异构数据,减少滑坡带来的伤害.方法:搭建滑坡综合实验系统,实时监测滑坡过程中降雨量、土壤含水率、土壤应力、地表位移的数据,对整个滑坡过程的数据进行分析.然后通过TOPSIS法,利用滑坡过程中的多源数据划分滑坡危险度.利用海鸥算法(SOA)优化BP神经网络,改进DS证据理论中证据冲突的问题.利用优化改进后的BP-DS模型,判断滑坡危险状态.结果:利用优化改进后的BP-DS模型能够将预测滑坡危险状态的精度提高到94.5％ 以上.结论:优化改进后的BP-DS模型能够精确地判断滑坡危险状态,实现滑坡预警.