作者：季伟伟; 李青; 刘传奇; 王茂杰; 闫子壮岩土滑坡神经网络样本训练监测系统
摘要：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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