【摘 要】
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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
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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.
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