卷积神经网络构建的评价模型
更新日期:2021-11-24     浏览次数:208
核心提示:2.3 评价结果根据神经元k的突触参数,将舟曲县滑坡易发性化为极高、高、中、低、不易发区五个等级(图6)。其中,滑坡极高易发区集中在白龙江流域过舟

2.3 评价结果

根据神经元k的突触参数,将舟曲县滑坡易发性化为极高、高、中、低、不易发区五个等级(图6)。其中,滑坡极高易发区集中在白龙江流域过舟曲段,分布有30处滑坡灾害点,包括咀疙瘩滑坡、锁儿头滑坡、南峪滑坡,以及罗家峪、三眼峪和南山滑坡群。S313公路几乎全部穿插在该区域,是人类工程活动最活跃的地带。可以看出舟曲滑坡的易发性和人类工程活动的强烈程度呈正相关。因此,极高易发区滑坡的治理非常必要和关键。

2.4 结果检验

经过ROC曲线检验评价结果,曲线下的总面积AUC值=0.8352,该层次分析法-卷积神经网络模型的正确率为83.52%(图7)。说明了卷积神经网络构建的评价模型对舟曲县滑坡灾害的易发性评价适用性较好,且具有一定的客观性。