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
Проблемы кадастровой оценки земель жилой застройки малых и средних городов России
2013 О. Ю. Лепихина, В. Г. Гореликов
Моделирование процесса ликвидации подземных пустот в условиях техногенной активизации
2013 А. А. Шубин
Оценка влияния трещиноватости массива на его разрушение при производстве взрывных работ
2013 Г. П. Парамонов, А. В. Федосеев, Ю. С. Гапонов
Развитие земельных отношений в Выборгском Административном районе Ленинградской области с 1944 по 2012 г.
2013 П. С. Тукаленко, В. Ф. Ковязин