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人工神经网络在泥石流预测中的应用研究

刘欣宇  
【摘要】:我国是世界上受泥石流灾害威胁最为严重的国家之一。泥石流灾害平均每年导致数百人死亡,造成多达数十亿元的直接经济损失,严重威胁到国民经济和社会的可持续发展。泥石流灾害预测在泥石流防灾减灾实践中具有重要的意义,可直接服务于国民经济建设。其影响因素众多且关系复杂,随着我国经济的发展,泥石流所造成的经济损失随势而增。因此,泥石流预测作为一重要减灾手段,是减灾研究的热点和关键问题。 人工神经网络用于灾害预测的模型己是很多学者的研究对象,BP神经网络,模糊神经网络等都用曾于灾害预测模型,这是因为神经网络具有的较好的函数逼近功能,而RBF神经网络拥有比其他神经网络更强的函数逼近能力。 本文研究了我国泥石流灾害预测的发展和研究现状,概述了泥石流相关理论,在泥石流预测中提出将泥石流形成的内外因素,即地质因素与降雨因素量化,结合模糊数学隶属度的理论,并采用叠加综合考虑的方法建立更科学的短期预测模型。 文中详述了人工神经网络原理,尤其是RBF神经网络的原理、学习算法、训练过程及其应用于泥石流预测模型的可行性。对人工神经网络,尤其是RBF网络进行深入的研究,结合神经网络变量筛选法,对传统方法建立的RBF进行优化,有效减少网络训练过程中所需的变量个数,在实际应用中,可以大大减少数据采集的工作量,对于泥石流临警预报有较好的实际应用价值。 通过MATLAB7.0对RBF神经网络泥石流预测模型进行实现,并对比传统网络与优化网络的预测效果,实验达到了预期的使用效果,并且表现出经过优化后的RBF网络在耗时与精确度上都表现出更优的性能。


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