基于RBF神经网络-信息量耦合模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县为例

doi:10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2021.06-14

CORC > 兰州理工大学 > 兰州理工大学 > 土木工程学院

	基于RBF神经网络-信息量耦合模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县为例
	黄立鑫 1,2; 郝君明 1,2; 李旺平 1,2; 周兆叶 1,2; 贾佩钱 1,2
刊名	中国地质灾害与防治学报
	2021-12-25
卷号	32 期号:06 页码:116-126
关键词	滑坡易发性评价 RBF神经网络信息量岷县
DOI	10.16031/j.cnki.issn.1003-8035.2021.06-14
英文摘要	滑坡易发性评价是滑坡灾害管理的基础工作,也是制定各项防灾减灾措施的重要依据。针对传统的信息量模型在评价过程中确定权重值存在准确性不高的缺点,文章提出RBF神经网络和信息量耦合模型。以甘肃省岷县为研究区,筛选坡度等9个指标因子构建了滑坡灾害易发性评价指标体系,应用RBF神经网络-信息量耦合模型(RBFNN-I)进行滑坡灾害易发性评价,利用合理性检验和ROC曲线对模型的评价结果进行精度检验。结果表明:(1)RBFNN-I模型的AUC值为0.853,相比单一的RBFNN和I模型分别提高了6.3%和9.7%,说明RBFNN-I模型具有更好的评价精度;(2)岷县滑坡灾害的极高易发区和高易发区主要分布在临潭—宕昌断裂带、洮河及其支流、闾井河和蒲麻河两侧河谷地带,距断层距离、降雨量、距道路距离和NDVI是影响岷县滑坡灾害分布的主控因子。
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/155965]
专题	土木工程学院
作者单位	1.兰州理工大学土木工程学院; 2.甘肃省应急测绘工程研究中心
推荐引用方式 GB/T 7714	黄立鑫,郝君明,李旺平,等. 基于RBF神经网络-信息量耦合模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县为例[J]. 中国地质灾害与防治学报,2021,32(06):116-126.
APA	黄立鑫,郝君明,李旺平,周兆叶,&贾佩钱.(2021).基于RBF神经网络-信息量耦合模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县为例.中国地质灾害与防治学报,32(06),116-126.
MLA	黄立鑫,et al."基于RBF神经网络-信息量耦合模型的滑坡易发性评价——以甘肃岷县为例".中国地质灾害与防治学报 32.06(2021):116-126.