基于T-S模糊神经系统的灰色关联分析方法——以广东省滑坡危险性评价为例  

Improved grey association analysis method based on T-S fuzzy neural network model——Application in evaluating of landslide hazards in Guangdong Province

作　　者：陆显超 龚民 汤连生[2] 廖化荣[2] 张庆华[2] 

机构地区：[1]广东省地质环境监测总站,广东广州510510 [2]中山大学地球科学系,广东广州510275

出　　处：《中国地质灾害与防治学报》2006年第3期143-146,共4页The Chinese Journal of Geological Hazard and Control

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50279056);广东省自然科学基金资助项目(031601);广东省科技计划重点项目(2003C33301;2004B32801002);广东省地质勘查局地质科学研究基金资助项目(200510)

摘　　要：论文在经典灰色关联分析理论的基础上,应用T-S模糊神经系统的模糊系统和模糊逻辑,结合神经网络的自适应性,对灰色关联分析的数据取值以及取值区间进行重新定义和划分。再进行定量归一化,对灰色关联分析方法进行了改进。文中以广东省滑坡危险性评价为例,将改进的灰色关联度分析方法应用于滑坡危险性的评价。通过对影响滑坡危险性评价因素的T-S模糊神经系统分析,对滑坡的危险性评价提供了更科学、合理的依据。In order to overcome the defects of the traditional grey association analysis method, some improvements are put forward in this paper. Based on T-S fuzzy neural network model, the improved grey association analysis method is applied to synthetically evaluate the landslide hazard. Taking Guangdong Province as an example, we did the landslide hazard evaluation, using 9 types of affecting factors. The results show that this method is reasonable and feasible.

关 键 词：T-S模糊神经系统 灰色关联分析方法 改进 危险性评价 滑坡 广东省 

分 类 号：P642.22[天文地球—工程地质学]