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
Геометрическое сложение сил по наиболее напряженной поверхности скольжения при оценке устойчивости бортов карьеров
2013 А. М. Мочалов, А. А. Павлович, В. Ю. Кубарев
Оценка напряженно-деформируемого состояния вокруг одиночной выработки при физически нелинейном деформировании горных пород
2013 А. Г. Протосеня, В. И. Семенов
Применение автоматизированного программного комплекса «PRESS 3D URAL» для прогнозирования удароопасных зон и параметров заблаговременной скважинной разгрузки рудной залежи и целиков в сложных геомеханических условиях
2013 Д. В. Сидоров