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题名基于径向基神经网络的思南县崩塌易发性评价
被引量：12
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作者
胡涛
樊鑫
王硕
冷信风
王建伟
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机构
中国地质大学(武汉)工程学院
贵州地质工程勘查院
贵州省铜仁市国土资源局
江西省九江市修水县国土资源局
江西省安全生产科学技术研究中心
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第35期61-69,共9页
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基金
国家自然科学基金(41572292)资助
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文摘
贵州省思南县境内崩塌地质灾害较为发育,通过对县域崩塌易发性进行预测,可准确获取崩塌地质灾害分布规律,为国土部门开展崩塌防治提供科学指导。因此,首先采用遥感和地理信息系统等技术,对思南县的自然地理和地质条件等因素进行分析;再采用频率比分析和相关系数分析法,建立崩塌地质灾害与基础影响因子之间的非线性响应关系;最后,首次提出一种典型的机器学习:径向基神经网络模型,对思南县崩塌易发性进行预测并绘图。结果表明:径向基神经网络预测思南县的崩塌易发性的准确率(AUC曲线)达到0.945,非常准确地预测出了思南县崩塌地灾的分布规律。且崩塌易发性分布图显示极高、高、中等、低和极低易发区面积占县域总面积的比值分别为13.06%、14.08%、25.41%、23.68%和23.77%。
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关键词
崩塌
易发性评价
径向基神经网络
遥感
地理信息系统
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Keywords
collapse disaster
susceptibility assessment
radial basis function neural network
remote sensing
geographic information system
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分类号
P642.22
[天文地球—工程地质学]
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