基于模糊神经网络的泥石流危险性评价

摘要：

将T-S模糊系统理论和人工神经网络相结合,利用模糊理论隶属度对模糊性有很强的识别精度,将泥石流危险性指标隶属度作为神经网络的激活函数输入,使用正态分布方法产生训练数据,再利用BP神经网络的误差反向传播对T-S模糊系统隶属度函数等的参数进行训练调整,从而建立泥石流危险性评价的模糊神经网络模型.利用建立好的模型对云南东川八条典型泥石流沟的危险性进行评价,获得客观合理的评价结果.与刘希林的灰色聚类法和可拓物元方法的纵向对比和与线性内插产生训练数据方法横向对比表明:使用该方法能较真实地反映实际泥石流沟的危险性等级,证明模糊神经网络理论应用于泥石流危险性评价的有效性和可行性.

关键词：模糊神经网络、T-S模糊系统、泥石流、危险性评价

所属期刊栏目：41

分类号：P642.23(水文地质学与工程地质学)

资助基金：泥石流危害桥隧工程承灾链特征与工程易损度动态评价方法研究41272376;高速铁路灾害防治与应急救援技术措施研究2011G017-C

在线出版日期：2014-04-11（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：143-147