【摘 要】
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提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计为大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.41877219);重庆市基础科学与前沿技术研究专项重点项目(No.cstc2015jcyjBX0073);重庆市国土资源和房屋管理局科技计划项目(No.KJ-2018016);陆军勤务学院研究生创新项目(No.LY180510)~~
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提出BP神经网络的分布式区域滑坡预测方法,算法设计为大数据分布式处理平台Spark下实现,通过构造包含均方误差和L2正则化的代价函数,提高运算实时性和算法泛化能力。统计影响滑坡评价因子的量化指标和定义监测剖面危险级别评价值,并进行评价因子特征选取,用于三峡库区忠县区域9个滑坡11年月监测海量数据挖掘,对研究区所有滑坡监测剖面每月进行危险级别评价,实现以月为周期的区域滑坡危险程度空间预测。实验表明,采用所述方法得到的拟合精度、准确度、效率均比梯度提升决策树、随机森林算法好,预测的滑坡危险级别准确,该方法可作为区域滑坡空间预测的一种新思路。
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