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
Геодезическое обеспечение строительства вантовых мостов во Владивостоке
2013 Е. С. Богомолова, М. Я. Брынь, В. Н. Иванов, Д. В. Крашеницин, А. А. Никитчин, О. П. Сергеев, Е. Г. Толстов
Оценка напряженно-деформируемого состояния вокруг одиночной выработки при физически нелинейном деформировании горных пород
2013 А. Г. Протосеня, В. И. Семенов
Определение параметров зоны водопроводящих трещин через горизонтальные деформации подрабатываемой толщи
2013 В. Н. Гусев, Д. А. Илюхин, А. Г. Алексенко