【摘 要】
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在综合分析多种泥石流研究方法的基础上,提出分别基于支持向量机和改进的BP神经网络模型的黏性泥石流平均流速预测方法,建立了相应的泥石流平均流速预测模型。以蒋家沟泥石流
【机 构】
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中国地质调查局西安地质调查中心,西北大学地质学系,中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环及地表过程重点实验室
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在综合分析多种泥石流研究方法的基础上,提出分别基于支持向量机和改进的BP神经网络模型的黏性泥石流平均流速预测方法,建立了相应的泥石流平均流速预测模型。以蒋家沟泥石流实时监测数据作为学习样本和测试样本,比较了两种模型的预测精度和适用范围。研究结果表明,泥石流样本训练阶段,支持向量机和BP神经网络均具有较高的模拟精度,BP神经网络较优于支持向量机模型,而在样本预测阶段,支持向量机的预测精度明显优于BP网络,表明支持向量机预测模型有较强的外推能力和预测计算的有效性,可以较好地描述泥石流复杂的非线性关系,为泥石流
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