Выделение оползнеопасных территорий на основе методов нейронных сетей
Авторы:
Об авторах
- аспирант 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.
Область исследования:
(Архив) Инженерная геодезия
Финансирование:
Отсутствует
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
Методика мониторинга тоннелей на основе комплексного применения геодезических средств измерений и методов статистического анализа
2013 Н. Н. Богомолова
Критерии системы классификации земельных угодий особо охраняемых природных территорий Санкт-Петербурга
2013 А. А. Боголюбова