基于BP神经网络的湖北省山洪灾害危险性评价

摘要：

湖北省是山洪灾害多发地,每年因山洪灾害造成的损失十分严重,山洪灾害危险性评价对于防灾减灾具有重要意义.构建了湖北省山洪灾害危险性评价指标体系,根据山洪灾害危险性与历史山洪灾害的相关性,采用RBF(Radial Basis Function,径向基函数)神经网络对小样本调查数据进行拟合、扩展,形成可靠的数据集,使用扩展数据集对BP(Back Propagation)神经网络进行训练,建立山洪灾害危险性评价模型,通过建立的评价模型分析了湖北省山洪灾害危险性的分布特征.研究结果表明,湖北省山洪灾害危险性最高的区域分布在西南部的建始县、巴东县、鹤峰县和中部的钟祥市、孝感市,总面积为1.47万km2;湖北省中等危险区分布在全省各地,面积达到12.48万km2;湖北省低危险区主要分布在西北部的房县、东部的黄陂区、嘉鱼县、黄冈市市辖区,总面积0.84万km2.

关键词：山洪灾害、危险性评价、BP神经网络、RBF神经网络

所属期刊栏目：27

分类号：P429;X43;X9(气象基本要素、大气现象)

资助基金：国家自然科学基金重大研究计划重点项目91547208;国家自然科学基金面上项目51579107;国家自然科学基金重点项目51239004

在线出版日期：2018-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：148-154