基于人工神经网络的区域滑坡预测研究

发布时间：2023-09-14 01:10

　　区域滑坡是自然灾害的重要类型,严重威胁人们的生命财产安全。采用数据挖掘技术充分挖掘资源环境数据库的信息,进而对滑坡的空间易发区域作出科学的评估和预测,对区域滑坡的预防和治理提前进行部署,可以大大减小区域滑坡带来的危害。为此,以区域空间环境数据库为基础,选取资源环境遥感数据,在滑坡灾害成因分析的基础上,提取地形地貌、土壤及植被覆盖等环境变量数据,采用基于人工神经网络的数据挖掘方法,通过对滑坡空间预测模型的构建过程和结果的评价分析训练出一个置信度较高的神经网络模型。最终采用训练好的神经网络模型,结合山西平陆县的资源环境遥感数据,对平陆县研究区网格进行分类,得出研究区基于神经网络的滑坡易发性分区图,为平陆县区域滑坡的预防和治理作业决策提供一定参考。

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【文章目录】：
引 言
1 研究背景和意义
2 数据收集及分析
    2.1 研究区地理、气候概况
    2.2 地质概况
    2.3 滑坡灾害预测因子
3 研究方法
    3.1 预测样本的选择与标定
    3.2 预测因子的优化选择
    3.3 数据标准化处理
        (1)离散数据的标准化处理
        (2)数值型数据的标准化处理
    3.4 神经网络模型的构建
        (1)网络拓扑优化
        (2)训练参数的优化
        (3)调整后的神经网络模型与分类预测结果
4 神经网络模型在区域滑坡空间预测中的应用
5 结论与展望



本文编号：3846257