论文摘要
该文以提升滑坡危险性评价精度为核心目标,对深度神经网络在滑坡危险性评价中的可行性和适用性进行研究,以期充分发挥深度神经网络强大的非线性学习和拟合能力,取得更加合理的滑坡危险性评价结果。选取滑坡灾害多发的深圳市作为实例,基于深圳市815条历史滑坡数据,开展了深度神经网络建模训练;通过与广义线性模型及分类与回归树模型训练效果的对比,对深度神经网络的建模效果进行了评价,深度神经网络、广义线性模型和分类与回归树模型的AUC值依次是0.908、0.861和0.857。将训练所得的模型应用于深圳市全区,对3种模型输出的滑坡危险性评价成果的合理性和可靠性进行了对比分析,结果表明:深度神经网络建模精度良好,优于常见的广义线性模型和分类与回归树模型,输出的滑坡危险性评价成果具有合理性,适用于滑坡危险性评价工作。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 庄育龙,田原,程楚云
关键词: 深度神经网络,滑坡危险性评价,建模效果,地理信息系统
来源: 地理与地理信息科学 2019年02期
年度: 2019
分类: 基础科学,工程科技Ⅱ辑
专业: 地质学,工业通用技术及设备
单位: 北京大学遥感与地理信息系统研究所
基金: 国家重点研发计划资助项目(2018YFB0505500,2018YFB0505504)
分类号: P642.22
页码: 104-110+1
总页数: 8
文件大小: 16919K
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