【摘 要】
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我国地质构造复杂多样,地质灾害时有发生,每年因地质灾害造成的损失巨大,如果能及时准确的预测这些灾害,将能在挽回经济损失的同时,减少人员伤亡。人工神经网络ANN(Artificia
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我国地质构造复杂多样,地质灾害时有发生,每年因地质灾害造成的损失巨大,如果能及时准确的预测这些灾害,将能在挽回经济损失的同时,减少人员伤亡。人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)具有自学习能力,在预测方面有其自身的优势,但是地理信息形式独特,有空间和时间特性,如何管理和表示这些信息,是棘手问题。地理信息系统GIS(Geographical Information System)为地理信息的数字化和计算机处理提供了解决方式。本文提出了将神经网络BP(Back Propagation)算法运用到GIS 中的设计思想。在分析了地质灾害的成因后,设计了地质灾害影响因素模型和各地质构造上的灾害概率计算模型,以及地理信息数据的处理过程。利用提取的GIS 空间数据库的数据,对地质灾害进行预测。
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