[发明专利]基于深度信念网络的滑坡灾害预报方法有效
| 申请号： | 201810667868.5 | 申请日： | 2018-06-26 |
| 公开（公告）号： | CN109063247B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 温宗周;程少康;李丽敏;刘德阳;李璐 | 申请（专利权）人： | 西安工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/044;G06N3/086 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开的基于深度信念网络的滑坡灾害预报方法，首先建立滑坡体监测预警系统，采集大量灾害诱发因子，运用MIV算法筛选，筛选出主要灾害诱发因子；将筛选出的灾害诱发因子进行标准化过程，按特定比例分为测试样本和训练样本；然后，构建基于深度信念网络的滑坡灾害预报模型，设置结构为两层RBM和三层BP网络组成；采用CD算法对RBM预训练，更新网络参数；采用遗传算法监督训练学习，保证DBN网络整体最优；最后，重构已优化的滑坡灾害预报模型，对输出结果进行滑坡等级划分，预报出滑坡发生可能性。本发明公开的方法通过提取特征灾害诱发因子，加快收敛速度，防止陷入局部最优，提升滑坡灾害预报精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 信念 网络 滑坡 灾害 预报 方法 | ||
【主权项】：
1.基于深度信念网络的滑坡灾害预报方法，其特征在于，具体的操作步骤如下：步骤1.建立滑坡体监测预警系统，采集大量灾害诱发因子，运用MIV算法筛选，筛选出主要灾害诱发因子；步骤2.将筛选出的灾害诱发因子进行标准化过程，按特定比例分为测试样本、训练样本和调优样本；步骤3.构建基于深度信念网络的滑坡灾害预报模型，设置结构为两层RBM和三层BP网络组成；步骤4.采用CD算法对RBM预训练，更新网络参数；步骤5.采用遗传算法监督训练学习，使DBN网络整体最优；步骤6.重构已优化的滑坡灾害预报模型，对输出结果进行滑坡等级划分，预报出滑坡发生可能性。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于西安工程大学，未经西安工程大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201810667868.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
