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
Влияние изменений в конструктивных элементах защитных сооружений на поведение грунтового массива вблизи глубоких котлованов
2013 Д. А. Потемкин
Оценка влияния трещиноватости массива на его разрушение при производстве взрывных работ
2013 Г. П. Парамонов, А. В. Федосеев, Ю. С. Гапонов
Информационная система обеспечения градостроительной деятельности на базе ПТК СОТО
2013 М. Е. Скачкова