南江滑坡群体积的BP神经网络模型与预测

摘要：

基于南江县境内244个典型土质滑坡统计样本,利用BP神经网络模型,采用3种不同的方案(基于不同的评价参数)对滑坡体积进行预测.方案一选取坡高、坡度、坡向、高程、植被覆盖率、岩层倾向、岩层倾角等7项评价参数;方案二选取坡高、坡度、坡向、岩层倾向、岩层倾角等5参数;方案三选取坡高、坡度、坡向等3参数.研究结果表明:3种方案建立的BP神经网络模型都具有较高的可靠性,其预测结果都可以较好地逼近真实滑坡体积值,BP神经网络能有效应用到滑坡体积预测中;3种方案预测值与实际值基本吻合,且两者间的相关系数分别为0.87083,0.90826,0.86119,评价参数的合理选择对滑坡体积预测的准确性有着重要的影响;方案二的相关系数最高,其预测准确性最好,这表明坡高、坡度、坡向、岩层倾向、岩层倾角是影响滑坡体积的重要因素,植被覆盖率和高程为其次要影响因素.

关键词：滑坡、体积、评价参数、BP神经网络

所属期刊栏目：42

分类号：P642.22(水文地质学与工程地质学)

资助基金：国家重点基础研究发展计划973计划2013CB733200、2014CB744703;教育部“长江学者奖励计划”T2011186

在线出版日期：2015-02-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：134-139