Выделение оползнеопасных территорий на основе методов нейронных сетей
Авторы:
Об авторах
- Национальный минерально-сырьевой университет «Горный»
Аннотация
Рассмотрен метод обратного распространения ошибки нейронных сетей, определены параметры исходных данных для зонирования и структура нейронной сети, приведены результаты и дана оценка точности выявления оползнеопасных участков на территории пос. Красная Поляна, сделано предложение о применении цифровой модели рельефа, полученной с помощью высокоточных геодезических методов, для повышения достоверности результатов моделирования.
Литература
- Рассел С. Искусственный интеллект: современный подход / С.Рассел, П.Норвиг. М.: ООО «И.Д.Вильямс», 2006. 1424 с.
- Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: Пер. с англ. М.: ООО «И.Д.Вильямс», 2006. 1104 с.
- Pradhan B. Landslide susceptibility assessment and factor effect analysis: backpropagation artificial neural networks and their comparison with frequency ratio and bivariate logistic regression modeling / B.Pradhan, S.Lee. // Environmental Modelling & Software, 2010. Р.747-759.
Похожие статьи
Технология обработки парных сравнений при проведении экспертной оценки
2013 Ю. Н. Корнилов, Ю. И. Сапожникова
Моделирование процесса ликвидации подземных пустот в условиях техногенной активизации
2013 А. А. Шубин