基于径向基神经网络的思南县崩塌易发性评价

摘要：

贵州省思南县境内崩塌地质灾害较为发育,通过对县域崩塌易发性进行预测,可准确获取崩塌地质灾害分布规律,为国土部门开展崩塌防治提供科学指导.因此,首先采用遥感和地理信息系统等技术,对思南县的自然地理和地质条件等因素进行分析;再采用频率比分析和相关系数分析法,建立崩塌地质灾害与基础影响因子之间的非线性响应关系;最后,首次提出一种典型的机器学习:径向基神经网络模型,对思南县崩塌易发性进行预测并绘图.结果表明:径向基神经网络预测思南县的崩塌易发性的准确率(AUC曲线)达到0. 945,非常准确地预测出了思南县崩塌地灾的分布规律.且崩塌易发性分布图显示极高、高、中等、低和极低易发区面积占县域总面积的比值分别为13. 06% 、14. 08% 、25. 41% 、23. 68%和23. 77% .

关键词：崩塌、易发性评价、径向基神经网络、遥感、地理信息系统

所属期刊栏目：19

分类号：P642.22(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家自然科学基金41572292

在线出版日期：2020-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：61-69