【摘 要】
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在进行地质灾害易发性分区时,常采用层次分析法确定评价因子的权重,但由于人工主观干预打分影响,造成评价因子权重的准确率与相关度不够客观全面。以蕲春县为例,通过MATLAB软件建立BP神经网络,使用机器学习算法得到评价因子最优拟合权重值后,导入ArcGIS进行空间分析,得出地质灾害易发性分区结果。对比基于层次分析法的地质灾害易发性分区结果,认为基于BP神经网络的地质灾害易发性分区结果可靠且准确度更高。
【基金项目】
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黄冈市地质灾害精细化气象风险预警； 黄冈市降雨型滑坡风险预警区划与判据研究；
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在进行地质灾害易发性分区时,常采用层次分析法确定评价因子的权重,但由于人工主观干预打分影响,造成评价因子权重的准确率与相关度不够客观全面。以蕲春县为例,通过MATLAB软件建立BP神经网络,使用机器学习算法得到评价因子最优拟合权重值后,导入ArcGIS进行空间分析,得出地质灾害易发性分区结果。对比基于层次分析法的地质灾害易发性分区结果,认为基于BP神经网络的地质灾害易发性分区结果可靠且准确度更高。BP神经网络法可有效应用于地质灾害风险评价,对防灾减灾工作具有重要意义。
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