粒子群优化BP神经网络的滑坡敏感性评价

发布时间：2018-07-25 09:30

【摘要】：滑坡敏感性评价是地质灾害预测预报的关键环节。针对BP神经网络易陷入局部最小值、收敛速度慢等问题,该文以三峡库区秭归县境内为研究区,采用粒子群优化(PSO)算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化,构建PSO-BP神经网络滑坡敏感性预测模型,实现研究区滑坡敏感性评价。采用受试者工作特征曲线分析模型预测精度,得到PSO-BP神经网络预测精度为0.931,预测结果与实际滑坡总体空间分布具有良好的一致性,且预测能力优于BP神经网络。实验结果表明,PSO-BP神经网络耦合模型在实现滑坡敏感性评价上具有理想的预测精度和良好的适用性。
[Abstract]:Landslide sensitivity evaluation is a key link in geological hazard prediction and prediction. Aiming at the problem that BP neural network is easy to fall into local minimum and converges slowly, this paper uses particle swarm optimization (PSO) algorithm to optimize the initial weight and threshold of BP neural network, taking Zigui county in the three Gorges reservoir area as the research area. The landslide sensitivity prediction model based on PSO-BP neural network is constructed to evaluate the landslide sensitivity in the study area. The prediction accuracy of PSO-BP neural network is 0.931, which is consistent with the spatial distribution of real landslide, and the prediction ability is better than that of BP neural network. The experimental results show that the coupled model of PSO-BP neural network has ideal prediction accuracy and good applicability in the evaluation of landslide sensitivity.
【作者单位】： 中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(41501470) 区域开发与环境响应湖北省重点实验室开放研究基金项目(2015(B)001)
【分类号】：P642.22

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本文编号：2143385