%0 Journal Article
%A 张庭瑜
%A 毛忠安
%A 孙增慧
%T 基于径向基神经网络耦合确定性指数的滑坡易发性分区研究
%D 2021
%R 10.11988/ckyyb.20200756
%J 新澳门游戏网站入口
院报
%P 64-72
%V 38
%N 11
%X 滑坡易发性分区是预测滑坡的有效方法。利用径向基神经网络模型(RBFNN模型)耦合确定性指数(CF指数)构建混合模型(RBFNN-CF模型),开展陕西省汉中市城固县滑坡易发性分区研究。首先选取坡度、坡向、平面曲率、剖面曲率、高程、年平均降雨量、道路缓冲区、水系缓冲区、断层缓冲区、NDVI和地层岩组作为滑坡诱发因子,计算对应的CF指数并量化诱发因子;其次将野外调查的184个滑坡数据按照7∶3的比例划分为训练数据和测试数据,分别利用RBFNN-CF和RBFNN模型绘制滑坡易发性分区图;最后利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)下的面积评估和对比分区的结果及模型的分类能力。结果表明:RBFNN-CF模型的分类能力和泛化性均强于RBFNN模型,值得在研究区推广,得到的滑坡易发性分区图可为当地的滑坡防治工作提供参考。
%U http://ckyyb.crsri.cn/CN/10.11988/ckyyb.20200756