基于MIV-BP神经网络的滑坡易发性空间预测

鲜木斯艳·阿布迪克依木; 何书

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基于MIV-BP神经网络的滑坡易发性空间预测

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cqvip:针对普通神经网络模型确定滑坡易发性评价指标权重及易发性制图精度不高的问题,提出了一种新的权重确定方法和滑坡易发性评价模型。将BP神经网络模型和MIV理论相结合,获取最优隐藏节点数,优化神经网络模型。在此基础上,综合BP神经网络连接矩阵和MIV值确定滑坡易发性评价指标权重,构建滑坡评价模型。将评价模型应用于龙南县滑坡易发性制图,并利用ROC曲线对评价结果进行了检验。结果表明:MIV-BP模型具有较高的精度(AUC=0.820 4),在滑坡空间预测中具有更高的准确性和较大的应用潜力。

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来源
《人民长江》 |2019年第11期|140-144|共5页
作者
鲜木斯艳·阿布迪克依木; 何书;
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作者单位

江西理工大学资源与环境工程学院江西赣州341000;

江西理工大学江西省稀土资源高效利用重点实验室江西赣州341000;

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正文语种 chi
中图分类工程地质学;
关键词
易发性分区; BP神经网络; MIV; 空间预测; 滑坡评价;

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