作者：季伟伟,李青,刘传奇,王茂杰,闫子壮 单位：浙江省科学技术协会 出版：《科技通报》2019年第01期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFKJTB2019010110 DOC编号：DOCKJTB2019010119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对目前现有的地质滑坡的形成条件、诱发因素错综复杂，使用传统的测量手段存在实时性差，准确度低的情况，提出一种基于BP神经网络的滑坡预警模型。通过多个节点传感器综合测量得到滑坡发生的输入参数，对多组输入参数进行降维处理，并使用遗传算法调整输入层、隐含层以及输出层的权值和阈值，提高神经网络的训练精度，使得输出层的预测值更接近理想期望值。通过对多组神经网络的样本训练之后，对训练后的神经网络进行泛化，并将其投入到实际的应用场景，对地质滑坡进行预测分析。同时，搭建滑坡预警的信息采集显示系统，通过下位机多个节点采集传感器信号，传至主节点加以显示并在上位机监测软件实时显示。通过实验验证采用神经网络的智能学习算法，得到的预测结果与实际情况基本一致，验证了神经网络对于滑坡预测的切实可行性。

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