典型文献
基于GA-BP神经网络的滑坡运动距离预测
文献摘要：
滑坡是我国西南地区一种典型的地质灾害,滑坡运动距离预测对于地震滑坡的致灾范围评估具有重要意义.对影响滑坡运动距离的因素进行了主成分分析,结合滑坡运动机理,将提取的3个主成分分别命名为动能因子、坡度因子和阻力因子,以此作为BP神经网络的输入神经元;利用遗传算法的全局搜索功能优化BP神经网络的初始权重和阈值,基于优化后的网络构建滑坡最大垂直运动距离和最大水平运动距离的预测模型;同时在主成分分析的基础上构建多元回归预测模型,并将网络模型与多元回归的预测结果进行对比,结果表明:遗传算法对于BP神经网络的优化效果明显,优化后的BP神经网络模型对于坡脚型滑坡运动距离的预测精确且稳定,最大水平和垂直运动距离预测误差在10％以内的分别占86.67％ 和93.33％,预测精度优于初始BP神经网络和多元回归预测模型.
文献关键词：
坡脚型滑坡;运动距离预测;主成分分析;BP神经网络;遗传算法;预测模型;网络模型
中图分类号：
作者姓名：
胡俊涛;张细香
作者机构：
湖北省地质局第五地质大队 ,湖北黄石435004
文献出处：
引用格式：
[1]胡俊涛;张细香-.基于GA-BP神经网络的滑坡运动距离预测)[J].化工矿物与加工,2022(08):22-26,34
A类：
运动距离预测,坡脚型滑坡
B类：
GA,滑坡运动,西南地区,地质灾害,地震滑坡,致灾,坡度因子,阻力因子,入神,全局搜索,功能优化,网络构建,垂直运动,大水,水平运动,构建多元,多元回归预测模型,优化效果,预测误差
AB值：
0.186547
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
