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摘要
为了探求泥石流平均流速敏感因子及影响因素耦合关系,本文采用BP神经网络和支持向量机模型对蒋家沟泥石流数据进行预测,对两种泥石流平均流速预测模型的学习与泛化能力进行比较,并对平均流速各影响因素的敏感程度进行分析,建立了泥石流平均流速敏感因子预测模型。结果表明:支持向量机的泛化能力优于BP网络,更适合样本数量较少的泥石流动态预测。沟道比降和不稳定层厚度是泥石流平均流速的主要影响因子,各因子之间存在复杂的耦合关系。基于不稳定层厚度和泥面比降的泥石流平均流速预测模型精度较高,能够定量描述泥石流动态与影响因子间的响应关系。研究成果可为泥石流防治提供依据。
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单位国土资源部; 中国地质调查局西安地质调查中心
