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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:21
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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。 展开更多
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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GIS支持下滑坡灾害空间预测方法研究 被引量:42
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作者 胡德勇 李京 +1 位作者 陈云浩 张锦水 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第6期852-859,共8页
滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度... 滑坡预测在防灾减灾工作中具有重要意义,它包括空间、时间预测两个方面。基于统计模型进行区域评价与空间预测是滑坡灾害研究的重要方向,但是预测结果往往依赖样本数量和空间分布等。本文以马来西亚金马伦高原为研究区,选择高程、坡度、坡向、地表曲率、构造、土地覆盖、地貌类型、道路和排水系统作为评价因子,探讨运用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)获取与管理滑坡灾害信息,以及热带雨林地区湿热环境下滑坡空间预测的方法。支持向量机(SVM)和逻辑(Logistic)回归模型分别应用于滑坡空间预测,结果显示平均预测精度分别为95.9%和86.2%,SVM法具有较高的描述精度,值得推荐;同时,基于SVM模型的滑坡空间预测受样本影响较小,预测结果相对比较稳定,这对于滑坡灾害区域评价与预测的快速实现具有实际意义。 展开更多
关键词 金马伦高原 滑坡空间预测 SVM LOGISTIC回归
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动态多源数据驱动模式下的滑坡灾害空间预测 被引量:11
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作者 温亚楠 张志华 +2 位作者 慕号伟 田德宇 王筱宇 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2021年第3期83-92,共10页
滑坡作为危害程度仅次于地震的地质灾害对人类生命和财产安全造成严重威胁,快速准确的滑坡空间预测对人类可持续发展具有重要意义。该研究基于谷歌地球引擎平台,利用动态多源遥感大数据和机器学习算法对滑坡灾害进行训练和预测。首先对2... 滑坡作为危害程度仅次于地震的地质灾害对人类生命和财产安全造成严重威胁,快速准确的滑坡空间预测对人类可持续发展具有重要意义。该研究基于谷歌地球引擎平台,利用动态多源遥感大数据和机器学习算法对滑坡灾害进行训练和预测。首先对2016-2019年全国发生的滑坡灾害建库,并按照7:3随机划分训练集和验证集,然后在主成分分析和特征递归消除特征优化的基础上采用支持向量机和随机森林分类器进行分类和预测,最后通过受试者工作特征曲线的面积量化值评价预测模型。试验表明:特征递归消除结合随机森林方法(RFE-RF)不仅在训练集上表现出较好的预测性能,而且在验证集上获得了最高的预测精度。因此,基于动态多源遥感数据,RFE-RF模型可以在灾害发生前为滑坡预警提供数据参考,旨在探索一种结合遥感大数据和机器学习的滑坡空间预测新思路。 展开更多
关键词 滑坡空间预测 机器学习 谷歌地球引擎 动态多源遥感数据 数据驱动
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忠武输气管道沿线滑坡预测方法
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作者 张军 杨成坡 陈辉 《地理空间信息》 2011年第5期135-138,168,共4页
忠武管道呈狭长线条状分布,其穿过的滑坡工程地质条件各异,导致滑坡的空间分布具有很大的随机性;同时按照忠武管道滑坡灾害防治要求,主要采用GPS进行滑坡监测,监测内容为位移-时间变化量,周期一般设为2年,监测时间间隔平均为一个月,故... 忠武管道呈狭长线条状分布,其穿过的滑坡工程地质条件各异,导致滑坡的空间分布具有很大的随机性;同时按照忠武管道滑坡灾害防治要求,主要采用GPS进行滑坡监测,监测内容为位移-时间变化量,周期一般设为2年,监测时间间隔平均为一个月,故描述滑坡运动规律的数据量较少且单一。针对忠武管道沿线滑坡这些特点,提出了一种改进的串联灰色神经网络模型,并在忠武管道黄草坡滑坡监测中进行了实际运用。 展开更多
关键词 滑坡空间预测 滑坡时间预测 GPS 灰色神经模型
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基于灰色-Elman神经网络的区域滑坡易发性模型 被引量:15
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作者 朱莉 卢毅敏 罗建平 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2013年第5期120-126,共7页
滑坡的易发性是对区域滑坡发生的一种空间预测,是滑坡灾害自然属性特征的体现,它与孕灾环境的各项因子密切相关。在Elman神经网络模型的基础上,尝试将其与灰色系统关联分析方法结合,利用灰色关联分析方法来客观地选出滑坡的主要影响因子... 滑坡的易发性是对区域滑坡发生的一种空间预测,是滑坡灾害自然属性特征的体现,它与孕灾环境的各项因子密切相关。在Elman神经网络模型的基础上,尝试将其与灰色系统关联分析方法结合,利用灰色关联分析方法来客观地选出滑坡的主要影响因子,并将这些因子作为Elman神经网络模型的输入变量,也解决了Elman神经网络输入变量的优化选择问题。本文通过两个不同的研究区(福建闽清闽侯两县和建宁县)发生的滑坡点对Elman神经网络进行训练拟合,最后利用拟合好的模型对整个研究区的滑坡进行易发性空间预测,并获得理想的预测结果。 展开更多
关键词 滑坡 易发性 滑坡空间预测 灰色关联分析 ELMAN神经网络
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Spatial prediction of landslide for Badong County in the Three Gorges reservoir district
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作者 Huiming TANG Yiping WU 《Global Geology》 2006年第2期124-130,共7页
By using the landslide risk evaluating model and the advantages of GIS technology in image processing and space analysis, the relative landslide hazard and risk evaluating system of the new county site of Badong is bu... By using the landslide risk evaluating model and the advantages of GIS technology in image processing and space analysis, the relative landslide hazard and risk evaluating system of the new county site of Badong is built up. The system is mainly consisted of four subsystems: Information management subsystem, hazard as- sessment subsystem, vulnerability evaluation subsystem and risk prediction subsystem. In the system, landslide hazard assessment, vulnerability evaluation, risk predictions are carried out automatically based on irregular units. At last the landslide hazard and risk map of the study area is compiled. During the whole procedure, Matter-Element Model, Artificial Neural Network, ancl Information Model are used as assessment models. This system provides an effective way for the landslide hazard information management and risk prediction of each district in the Reservoir of Three Gorge Project. The result of the assessment can be a gist and ensure for the land planning and the emigration project in Badong. 展开更多
关键词 spatial prediction LANDSLIDE Badong County the Three Gorges reservoir district
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