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利用BP神经网络进行水库滑坡变形预测
  • ISSN号:1000-3665
  • 期刊名称:水文地质工程地质
  • 时间:2013.1.15
  • 页码:124-128
  • 分类:P642.22[天文地球—工程地质学;天文地球—地质矿产勘探;天文地球—地质学]
  • 作者机构:[1]三峡大学三峡库区地质灾害教育部重点实验室,宜昌443002, [2]三峡大学湖北省地质灾害防治工程技术研究中心,宜昌443002
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(41104009); 地球空间环境与大地测量教育部重点实验室开放基金资助项目(11-01-04); 精密工程与工业测量国家测绘地理信息局重点实验室开放基金项目(PF2011-4)
  • 相关项目:基于多项式结式与Groebner基的非线性模型参数解析解法研究
中文摘要:

滑坡变形监测与预测是滑坡预警预报中一种非常重要的途径。文章首先简单介绍了神经网络的基本原理和学习算法,然后利用某水库滑坡24期的GPS地表位移监测数据及其诱发因素即水库水位、降雨等资料,采用BP神经网络模型对该水库滑坡变形进行建模,最后将6期水库水位、降雨等资料输入模型进行滑坡变形预测,结果表明预测结果与实测数据符合性好,总体上能较好反映变形趋势。

英文摘要:

Landslides deformation monitoring and forecast is a very important approach to early landslide warning and forecast. The basic principle and algorithm of BP neural network are briefly introduced in this paper. With 24 sets of GPS displacement monitoring data and the corresponding cause information, i. e. reservoir level and rainfall of a reservoir landslides, the landslide deformation model is constructed using BP neural network. The late 6 sets of cause information are put into the deformation model and the forecasted deformation is obtained. The results show that the forecasted deformation has a good fit performance with the fatual surveying deformation and can reflect the overall deformation trend. The results have referrence value for landslide deformation forecast.

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期刊信息
  • 《水文地质工程地质》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国国土资源部
  • 主办单位:中国地质环境监测院
  • 主编:李文鹏
  • 地址:北京海淀区大慧寺20号
  • 邮编:100081
  • 邮箱:swgch@mai.cigem.gov.cn
  • 电话:010-60850955
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3665
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2202/P
  • 邮发代号:2-335
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 被引量:17590