人工神经网络在泥石流风险评价中的应用  

APPLICATION OF ANN TO RISK ASSESSMENT ON DEBRIS FLOW

作　　者：赵源[1] 刘希林[1] 

机构地区：[1]中国科学院成都山地灾害与环境研究所

出　　处：《地质灾害与环境保护》2005年第2期135-138,共4页Journal of Geological Hazards and Environment Preservation

基　　金：国家自然科学基金资助项目(批准号:40271002);四川省重点科技项目(01SG049-02)

摘　　要：　泥石流风险评价是对泥石流灾害的预评估,在泥石流防灾减灾实践中具有重要的意义,可直接服务于国民经济建设。人工神经网络具有良好的非线性信息处理能力,特别适宜于解决风险评价中多指标复杂性和不确定性的问题。实例证明,经过训练的网络模型对于泥石流风险评价具有较好的适用性,可以作为泥石流风险评价技术的补充。<Abstrcat>The risk assessment is the pre-evaluation for debris flow disasters. It is important in disaster relief and prevention. The artificial neural network (ANN) has good processing ability to the non-linear information so that it is suitable for solving the index complexity and fuzzy problem. According to the factual case analyses, the trained ANN is applicable to estimate the risk of debris flows. Combining of ANN with traditional mathematic method, the risk assessment technique of debris flow may develop further.

关 键 词：人工神经网络 应用 国民经济建设 信息处理能力 风险评价技术 泥石流灾害 防灾减灾 不确定性 网络模型 预评估 非线性 复杂性 多指标 适用性 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] F124[自动化与计算机技术—控制科学与工程]