基于深度神经网络的高位滑坡范围预测

作     者：董建辉 钱珂江 赵建军 谢飞鸿 李海军 朱要强 DONG Jianhui;QIAN Kejiang;ZHAO Jianjun;XIE Feihong;LI Haijun;ZHU Yaoqiang

作者机构：成都大学建筑与土木工程学院成都610106 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成都610059 贵州省地质环境监测院贵阳550000 

出 版 物：《南水北调与水利科技（中英文）》 (South-to-North Water Transfers and Water Science & Technology)

年 卷 期：2021年第19卷第5期

页      面：972-981页

学科分类：081803[工学-地质工程] 08[工学] 081501[工学-水文学及水资源] 0818[工学-地质资源与地质工程] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(41877273) 

主　　题：滑坡滑距预测 深度神经网络 非线性预测 

摘      要：以贵州尖山营滑坡为工程背景,通过对深度学习的总结与分析,建立多层感知器模型以对该滑坡危险区范围进行非线性预测研究。通过对深度神经网络算法的优化,构建64-128-32-1四层多层感知器模型,并以滑坡最大高差、滑坡体积、滑源区坡度、坡脚坡度、地层倾角作为输入量,以滑坡最大水平运动距离作为输出量对该模型进行训练,实现影响因素与运动距离的非线性映射。根据对贵州省尖山营滑坡调查和研究,尖山营滑坡区域面积约648700 m^(2),体积约1200万m^(3),属于特大型滑坡。依据最优模型对该滑坡进行滑距预测,滑坡平面直线距离1769 m区域内为危险区域。