用遗传神经网络分析泥石流活动性

泥石流是我国山区的主要地质灾害之一。影响泥石流活动性的因素十分复杂,并且具有随机性和模糊性。遗传神经网络结合了神经网络和遗传算法的优点,可以模拟学习和进化之间的交互作用,很适合用于分析泥石流活动性。文章简要讨论了遗传神经网络的原理,建立了泥石流活动性分析的遗传神经网络模型,并将该模型用于川藏公路沿线30条泥石流沟的活动性分析。网络的拓扑结构为(9,6,4,3),即输入节点(评价指标)、第1隐含层、第2隐含层和输出接点(分析结果)分别为9、6、4、3。首先以其中25条泥石流沟作为样本对网络进行训练,训练时网络的连接权采用遗传算法进行自适应演化,待模型稳定后将其余5条泥石流沟的数据输入模型,计算它们的活动性,计算结果与实际观测基本相符,证明模型是可行的,各个参数的选取也是合适的。