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海量监测数据下分布式BP神经网络区域滑坡空间预测方法
被引量：
20
1
作者
赵久彬
刘元雪
+1 位作者
刘娜
胡明
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期2866-2872,共7页
提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计在大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响滑坡评价因子的量化指标和定义监测剖面危险级别评价值,并进...
提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计在大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响滑坡评价因子的量化指标和定义监测剖面危险级别评价值,并进行评价因子特征选取,用于三峡库区忠县区域9个滑坡11年月监测海量数据挖掘,对研究区所有滑坡监测剖面每月进行危险级别评价,实现以月为周期的区域滑坡危险程度空间预测。试验表明,采用所述方法得到的拟合精度、准确度、效率均比梯度提升决策树、随机森林算法好,预测的滑坡危险级别准确,该方法可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。
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关键词
BP神经网络
分布式Spark平台
区域
滑坡
空间
预测
监测剖面
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职称材料
题名
海量监测数据下分布式BP神经网络区域滑坡空间预测方法
被引量：
20
1
作者
赵久彬
刘元雪
刘娜
胡明
机构
陆军勤务学院岩土力学与地质环境保护重庆市重点实验室
重庆市地质矿产测试中心
出处
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第7期2866-2872,共7页
基金
国家自然科学基金项目(No.41877219)
重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(No.cstc2015jcyjBX0073)
+1 种基金
重庆市国土资源和房屋管理局科技计划项目(No.KJ-2018016)
陆军勤务学院研究生创新项目(No.LY180510)~~
文摘
提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计在大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响滑坡评价因子的量化指标和定义监测剖面危险级别评价值,并进行评价因子特征选取,用于三峡库区忠县区域9个滑坡11年月监测海量数据挖掘,对研究区所有滑坡监测剖面每月进行危险级别评价,实现以月为周期的区域滑坡危险程度空间预测。试验表明,采用所述方法得到的拟合精度、准确度、效率均比梯度提升决策树、随机森林算法好,预测的滑坡危险级别准确,该方法可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。
关键词
BP神经网络
分布式Spark平台
区域
滑坡
空间
预测
监测剖面
Keywords
BP neural network
Spark platform
regional landslide spatial prediction
monitoring profile
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
海量监测数据下分布式BP神经网络区域滑坡空间预测方法
赵久彬
刘元雪
刘娜
胡明
《岩土力学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
20
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职称材料
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