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基于Matlab的BP神经网络在泥石流危险性评价中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
由于泥石流孕育环境、成灾条件及其诱发因素等的随机性、不确定性和模糊性,决定了泥石流是一种非常复杂的非线性系统。人工神经网络因其具有较强的自组织性、自适应性和自学习能力等优势,更适合于解决非线性问题。本文基于Matlab程序建立了区域泥石流危险性评价的BP神经网络模型,并将该模型应用于凉山州德昌县22个乡镇的区域泥石流危险性评价中,取得了良好的应用效果,评价预测的准确率高达95%。该方法不仅解决了泥石流危险度评价因子和评价等级之间的复杂非线性关系,而且过程简单,结果不受人为因素的影响,是一种具有应用价值、有效的泥石流危险性评价方法。 相似文献
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针对运载火箭地面测试系统中进口产品带来的安全隐患,设计了一套基于国产麒麟操作系统的运载火箭地面测试系统。对该系统结构及软硬件设计方案进行了介绍,针对测试数据存储、变频采样及采集卡驱动设计等关键技术,提出了数据库+二进制文件的数据存储、数字变频采样以及驱动程序开发方法。系统测试表明,基于麒麟系统的运载火箭地面测试系统性能可靠,实时性和网络性能满足运载火箭地面测试需求。 相似文献
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