基于深度学习的降雨型滑坡预测模型研究

摘要：

为提高降雨型滑坡的预测准确率,克服现有预测方法难以处理多因素非线性关系的问题,提出了一种基于DBN的对学习率进行优化控制的多因素预测模型,该模型在传统的DBN算法基础上,引入动量学习率,使用Dropout和Softmax等技术,避免收敛困难或局部最优,减少过拟合问题.仿真实验结果验证了本文所提出模型的准确率,为利用深度学习方法进行降雨型滑坡预测提供了新思路.

关键词：深度学习、滑坡、DBN算法、动量学习率、预测

分类号：P642.22;X43(水文地质学与工程地质学)

资助基金：湖南省应急管理厅科技项目2020YJ008

在线出版日期：2023-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71