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摘要
该文以提升滑坡危险性评价精度为核心目标,对深度神经网络在滑坡危险性评价中的可行性和适用性进行研究,以期充分发挥深度神经网络强大的非线性学习和拟合能力,取得更加合理的滑坡危险性评价结果。选取滑坡灾害多发的深圳市作为实例,基于深圳市815条历史滑坡数据,开展了深度神经网络建模训练;通过与广义线性模型及分类与回归树模型训练效果的对比,对深度神经网络的建模效果进行了评价,深度神经网络、广义线性模型和分类与回归树模型的AUC值依次是0.908、0.861和0.857。将训练所得的模型应用于深圳市全区,对3种模型输出的滑坡危险性评价成果的合理性和可靠性进行了对比分析,结果表明:深度神经网络建模精度良好,优...
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