【摘 要】
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基于南江县境内244个典型土质滑坡统计样本,利用BP神经网络模型,采用3种不同的方案（基于不同的评价参数）对滑坡体积进行预测。方案一选取坡高、坡度、坡向、高程、植被覆盖率、
【机 构】
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成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
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基于南江县境内244个典型土质滑坡统计样本,利用BP神经网络模型,采用3种不同的方案（基于不同的评价参数）对滑坡体积进行预测。方案一选取坡高、坡度、坡向、高程、植被覆盖率、岩层倾向、岩层倾角等7项评价参数;方案二选取坡高、坡度、坡向、岩层倾向、岩层倾角等5参数;方案三选取坡高、坡度、坡向等3参数。研究结果表明：3种方案建立的BP神经网络模型都具有较高的可靠性,其预测结果都可以较好地逼近真实滑坡体积值,BP神经网络能有效应用到滑坡体积预测中;3种方案预测值与实际值基本吻合,且两者间的相关系数分别为0.870
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