【摘 要】
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泥石流危险性的评价是地质灾害预测的重要研究课题之一，根据泥石流危险性评价因子，建立了遗传BP神经网络评价模型。模型利用BP神经网络的函数逼近能力，模拟泥石流某些主要评价指
【机 构】
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成都理工大学信息工程学院,成都理工大学地球科学学院,中石化西南油气分公司勘探开发研究院信息中心
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泥石流危险性的评价是地质灾害预测的重要研究课题之一，根据泥石流危险性评价因子，建立了遗传BP神经网络评价模型。模型利用BP神经网络的函数逼近能力，模拟泥石流某些主要评价指标与危险程度之间的非线性函数关系，实现对泥石流危险性的评价。为克服BP神经网络收敛慢、易陷入局部极小、泛化能力差等缺陷，引入遗传算法和对比分析方法优化BP评价网络的权值、阈值和网络结构。实验证明，采用所述方法优化后的BP神经网络的拟合精度、准确度、效率大幅提高，泛化能力也得到增强，该方法可作为解决泥石流危险性评价问题的一种新思路。
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