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基于人工神经网络的区域滑坡预测研究

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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.
Research on Regional Landslide Prediction Based on Artificial Neural Network

李利峰、杨华、张娟、刘琪芳

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山西农业大学,山西太谷030801

太原理工大学,山西榆次030021

区域滑坡 数据挖掘 空间预测 灾害成因 人工神经网络 隐含层数

国家自然科学基金山西省应用基础研究青年科技基金

31671751201701D221105

2020

10.16765/j.cnki.1673-7148.2020.03.009

气象与环境科学
河南省气象局

气象与环境科学

CSTPCD
影响因子：1.28
ISSN：1673-7148
年,卷(期)：2020.43(3)
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