基于多参数融合和RBF神经网络的泥石流预报
作者：李丽敏; 温宗周; 李璐; 刘超; 赵建新
摘要：为提高泥石流地质灾害预报准确率,改善传统泥石流监测和预报中存在的监测方法单一而导致的误报和漏报的问题,采用多参数融合和RBF神经网络相结合实现对多个参数的综合分析,得到比较准确的泥石流灾害发生概率,RBF神经网络的输入为多传感器采集到的多参数,隐含层采用高斯核函数,输出层为泥石流发生概率.通过训练RBF神经网络,获得泥石流预报模型,实时采集的多参数输入到训练好的模型,可以计算出泥石流发生概率.仿真和实验验证表明,该方法能够有效提高泥石流灾害预报准确率,可以为决策部门提供更加科学的预报结果.
分类：
- 期刊
- >
- 自然科学与工程技术
- >
- 工程科技II
- >
- 综合科技B类综合
收录：
- 上海图书馆馆藏
- 万方收录(中)
- CA 化学文摘(美)
- 国家图书馆馆藏
- 知网收录(中)
- 维普收录(中)
- 统计源期刊(中国科技论文优秀期刊)
关键词：
- 泥石流预报
- 多传感器信息融合
- rbf神经网络
- 发生概率
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
