基于SSA-BP的泥石流敏感性分析

高原; 李英娜

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选择坡度、坡向、曲率、年降雨量、归一化植被指数、地层岩性、距构造距离、土地利用、居民密度以及路网密度这10个泥石流灾害的主控因素作为评价因子,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化BP神经网络,并用SVM,SSA-SVM,BP,SSA-BP这4种机器学习模型评价云南省昆明市东川区的泥石流敏感性。结果表明:SSA-BP神经网络模型对东川区泥石流的预测成功率可以达到85.9%,相较于SVM,SSA-SVM,BP神经网络模型的预测准确率分别提高了3.9%,1.6%和3.3%。本文用泥石流灾害点对所生成的泥石流敏感性图进行验证,表明大部分的泥石流灾害点落在了敏感性为高和极高的区域内,证明了所生成的敏感性图对东川区的城乡规划、道路规划、防灾减灾等方面具有实际指导意义。

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来源
《电视技术》 |2022年第3期|21-28|共8页
作者
高原; 李英娜;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南省计算机技术应用重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
关键词
敏感性分析; 泥石流灾害; 支持向量机(SVM); BP神经网络; 麻雀搜索算法(SSA);

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