使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定和應(yīng)用權(quán)重對(duì)滑坡進(jìn)行敏感性填圖

本文研究目的是在一個(gè)選定的研究區(qū)內(nèi)，應(yīng)用概率方法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來評(píng)價(jià)滑坡敏感性的可能性。GIS作為基本分析工具，用于進(jìn)行空間數(shù)據(jù)管理和處理?；挛恢煤团c滑坡相關(guān)的因素如斜坡、坡率、土壤結(jié)構(gòu)、土壤秀水性和有效厚度、木材類型和木材直徑用于分析滑坡敏感性。采用概率方法來分析計(jì)算每種因素對(duì)導(dǎo)致滑坡發(fā)生的相對(duì)重要性。為了計(jì)算每一種因素對(duì)導(dǎo)致滑坡發(fā)生的相對(duì)重要性的權(quán)重，發(fā)展了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。使用這些方法，根據(jù)分級(jí)和加權(quán)，可以計(jì)算滑坡敏感性指數(shù)（LSI），根據(jù)這些指數(shù)可以編制滑坡敏感性圖?？紤]權(quán)重和不考慮權(quán)重進(jìn)行的滑坡敏感性分析，其結(jié)果可以通過比較滑坡的位置數(shù)據(jù)得到證實(shí)。使用加權(quán)比不使用加權(quán)的結(jié)果要好。計(jì)算出的權(quán)重和分級(jí)可用于滑坡敏感性填圖。一、概述滑坡在韓國(guó)經(jīng)常發(fā)生，造成巨大的財(cái)產(chǎn)損失，偶爾也會(huì)造成人員傷亡。對(duì)財(cái)產(chǎn)和生命危害最大的是1991,1996,1998和1999年發(fā)生的滑坡。最常見的滑坡類型是由暴雨誘發(fā)，但很少嘗試預(yù)測(cè)或是預(yù)防由滑坡導(dǎo)致的危害。為了彌補(bǔ)這一問題，有必要對(duì)滑坡敏感區(qū)進(jìn)行科學(xué)評(píng)價(jià)，這樣可以充分減少由于滑坡導(dǎo)致的危害。本項(xiàng)研究中，在進(jìn)行滑坡敏感性分析時(shí)，發(fā)展和應(yīng)用了兩種不同的方法來確定權(quán)重和分級(jí)，分別為概率法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。GIS作為基本工具，用于空間數(shù)據(jù)管理和處理。關(guān)于用GIS進(jìn)行滑坡災(zāi)害評(píng)價(jià)，已有很多學(xué)者進(jìn)行過研究。特別是Lee和Min（2001）用概率方法結(jié)合GIS分析了同一研究區(qū)，即韓國(guó)的Yongin地區(qū)。本文研究目的是根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法確定權(quán)重，并用GIS進(jìn)行滑坡敏感性填圖。本文與其它研究的不同在于應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定權(quán)重值。權(quán)值在坡面、坡率和土壤結(jié)構(gòu)等因素中相對(duì)要重要，分級(jí)在每一因素類型中相對(duì)重要?；掳l(fā)生時(shí)，如果坡面比土壤結(jié)構(gòu)重要，此時(shí)相對(duì)重要值就是權(quán)重；如果30°的斜坡比5°的斜坡危害更大，相對(duì)重要值就是分級(jí)。由于在滑坡相關(guān)因素中，沒有權(quán)重和分級(jí)固定值或標(biāo)準(zhǔn)值，在進(jìn)行滑坡敏感性分析時(shí)，確定權(quán)重和分級(jí)值就特別重要，而且權(quán)重和分級(jí)應(yīng)當(dāng)基于客觀分析確定，而不是根據(jù)主觀的專家經(jīng)驗(yàn)。此外，客觀、科學(xué)的權(quán)重和分級(jí)對(duì)將滑坡災(zāi)害圖標(biāo)準(zhǔn)化非常重要。在本研究區(qū)Lee和Min（2001）已通過概率方法確定了分級(jí)，本文采用了這一分級(jí)。研究區(qū)在Yongin，自1991年大雨以來發(fā)生了多次滑坡災(zāi)害，很適合用來確定權(quán)重。滑坡主要是由泥石流和3～4小時(shí)高強(qiáng)度降雨發(fā)生的淺層土滑動(dòng)組成。滑坡發(fā)生最大日降雨量大于114mm，最大時(shí)降雨量為40mm，所有最大時(shí)降雨量大于62mm的地區(qū)都受到了滑坡影響。二、研究方法研究流程圖見圖1。首先，用GIS軟件包：ARC/INFO把與滑坡發(fā)生相關(guān)的圖件建造一個(gè)矢量空間數(shù)據(jù)庫(kù)，其中包括1/5000地形圖，1/25000土壤圖和1/25000森林圖。根據(jù)地形數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算與滑坡分析相關(guān)的高程、坡面和坡率；根據(jù)土壤數(shù)據(jù)庫(kù)獲得土壤結(jié)構(gòu)、材料、排水、有效厚度和地形類型；根據(jù)森林圖獲得森林類型、樹齡、木材直徑及森林密度；根據(jù)地質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)獲得巖性。根據(jù)這些與滑坡相關(guān)的因素，選定七個(gè)因子：斜坡、坡率、土壤結(jié)構(gòu)、土壤排水、土壤有效厚度、木材直徑、樹齡來確定權(quán)重。因?yàn)榛潞偷匦晤愋偷穆?lián)系非常明顯，在Lee和Min的研究中沒有考慮地形類型。大多數(shù)滑坡發(fā)生在地形類型分類中的山區(qū)而非平原區(qū)或河流洪水淹沒區(qū)。關(guān)于土壤物質(zhì)、巖性、森林類型和森林密度，很難區(qū)分分級(jí)的趨向和特征。但是在研究區(qū)選用的七種因子與滑坡之間具有明顯的聯(lián)系。第二，通過航空攝影圖解譯和野外調(diào)查確定Yongin區(qū)的滑坡發(fā)生范圍。根據(jù)1/20000航空攝影圖，使用GIS建造的空間數(shù)據(jù)庫(kù)監(jiān)測(cè)到最近的滑坡，并據(jù)此評(píng)價(jià)該區(qū)滑坡的空間分布。第三，為計(jì)算權(quán)重，將滑坡因子轉(zhuǎn)換為柵格（ARC/INFO柵格型）后，再轉(zhuǎn)換為ASCⅡ數(shù)據(jù)，以便人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序使用。用GIS將分析結(jié)果轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，之后用監(jiān)測(cè)到的滑坡發(fā)生位置通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來確定每一因素的權(quán)重。為完成這些步驟，計(jì)算了每一因子類別概率方法的分級(jí)，并通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定每一因素的權(quán)重。采用滑坡位置和每一因子類別之間的相關(guān)性計(jì)算分級(jí)。通過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序?qū)W習(xí)訓(xùn)練后，確定每一因子的權(quán)重，程序用MATLAB開發(fā)。采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定權(quán)重時(shí)，要將滑坡的位置分配為學(xué)習(xí)訓(xùn)練區(qū)，進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練。當(dāng)將權(quán)重調(diào)整為一個(gè)適當(dāng)?shù)闹禃r(shí)，就通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層之間的反向傳播可以確定權(quán)重。最后，在研究區(qū)僅根據(jù)分級(jí)和將分級(jí)與權(quán)重相結(jié)合編制成滑坡敏感性圖，并用滑坡位置驗(yàn)證了兩種分析結(jié)果。為計(jì)算滑坡敏感性值，通過將每一種因子分級(jí)乘以其權(quán)重進(jìn)行求和得到滑坡敏感性指數(shù)（LSI）。三、使用概率方法確定因素的分級(jí)采用以前研究（Lee和Min，2001）的概率方法計(jì)算分級(jí)。在研究區(qū)使用概率方法計(jì)算空間數(shù)據(jù)來表征滑坡位置和影響因子之間的相關(guān)性。概率逼近是在每一因子和滑坡分布之間的觀測(cè)聯(lián)系基礎(chǔ)上進(jìn)行的。使用概率方法推導(dǎo)出滑坡發(fā)生位置和每一滑坡相關(guān)因子之間的空間聯(lián)系。采用的因子有坡面、坡率、土壤結(jié)構(gòu)、土壤排水、樹齡和木材直徑。將這些因子轉(zhuǎn)換為10×10m2的柵格，總單元數(shù)為658790個(gè)，滑坡發(fā)生的單元數(shù)為11735個(gè)。使用GIS軟件，將研究區(qū)的每一地理要素疊加到一個(gè)有583行和1130列，間隔為10m的柵格上。之后，將每一因子類型的分級(jí)作為滑坡和每一因子類型之間的聯(lián)系，如，未發(fā)生滑坡和發(fā)生滑坡的單元數(shù)比例。相關(guān)分析是滑坡發(fā)生區(qū)在整個(gè)研究區(qū)中所占的比例，所以值為1表示平均值，如果值大于1說明相關(guān)性好，如果值小于1，說明相關(guān)性差。關(guān)于坡面，斜坡越陡，滑坡發(fā)生的可能性就越大。低于5o，比值為0.1，說明滑坡發(fā)生的可能性極??；在5o～13o，比值低于1，也說明可能性小，但是傾角越大，發(fā)生的可能性就越大；超過24o，比值大于2，說明可能性相當(dāng)大。這說明隨傾角增大，滑坡發(fā)生的可能性也在增大，傾角大于15o就可能發(fā)生滑坡。在滑坡分析中傾角是一個(gè)重要因素，隨傾角增大，土壤的剪應(yīng)力或其它非固結(jié)物質(zhì)也增加。緩坡滑坡發(fā)生概率小，這是因?yàn)榭傮w上低剪應(yīng)力與小坡度有關(guān)。然而，由出露地表基巖形成的陡天然斜坡不易發(fā)生滑坡。坡率代表了地面形態(tài)，正坡率說明地面是上凸的；負(fù)坡率說明地面是上凹的；零坡率說明地面是平坦的。關(guān)于坡率，平坦區(qū)比值較小，為0.55；對(duì)于負(fù)值，值越小，滑坡的可能性就越大。從結(jié)果來看，坡率與滑坡發(fā)生關(guān)系密切，原因是大雨過后，上凹斜坡聚集了更多的雨水而且滯留時(shí)間更長(zhǎng)。但在上凹斜坡區(qū)，發(fā)生概率小于1，這說明在上凹區(qū)滑坡發(fā)生和坡率無關(guān)。因此關(guān)于凹坡不可能確定其相關(guān)性。僅關(guān)于土壤透水錘性，透水性越討好，滑坡發(fā)生侍的概率就越大伸。但當(dāng)下大雨注時(shí)，控制水流筑的透水性越差飛，保留在土壤迎中的水就越多使，發(fā)生滑坡的和概率就越大。攔對(duì)于土壤結(jié)構(gòu)冰，在礫壤土、各多石砂壤土和逐石壤土中滑坡君發(fā)生概率較高片，在亞砂土和繁砂壤土中發(fā)生惑概率較低，這拐說明與土壤粒隆徑有關(guān)。下大介雨時(shí)，粒徑越喂大，顆粒間的久孔隙就越大，謠所以土壤可以菌保留更多的水?dāng)?。關(guān)于土壤有林效厚度，隨土域壤厚度增加，分滑坡發(fā)生的概谷率減小。下大幣雨時(shí)，土壤越按厚就有更多的警空間，這樣土淺壤可以容納更佛多水。施關(guān)于木材直徑案，直徑越?。〝R小于塑6cm陷）滑坡發(fā)生概托率越大；直徑堡較小杠（陵6牙～競(jìng)16c謹(jǐn)m言）滑坡發(fā)生概若率值也較小，喚這是因?yàn)闃渲苯詮皆酱?，其根瑞系就越發(fā)育，哀在下大雨時(shí)可燃以容納更多的貸水量。關(guān)于樹戒齡，樹齡較小穩(wěn)滑坡發(fā)生的概脫率較大，樹齡萬(wàn)較大滑坡發(fā)生巖概率較小，這得也是由于樹齡莖越大根系越發(fā)犁育。盼四、采用人工細(xì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定句因素的權(quán)重需（一）神經(jīng)網(wǎng)福絡(luò)殃與其它統(tǒng)計(jì)方敲法相比，人工租神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有許脈多優(yōu)點(diǎn)。首先打，人工神經(jīng)網(wǎng)奶絡(luò)方法獨(dú)立于炊數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分末布情況，無需李特別的統(tǒng)計(jì)變殃量。與統(tǒng)計(jì)方月法相比，人工壞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)允許煌在定義目標(biāo)分筑類時(shí)，更多考遠(yuǎn)慮在每一數(shù)據(jù)滅源相應(yīng)定義域貓中的分布情況國(guó)，在這樣與遙感數(shù)響據(jù)宗或鋒GI施S擺數(shù)據(jù)結(jié)合相當(dāng)奮方便。其次，描因?yàn)檫M(jìn)行的是摩像素計(jì)算，訓(xùn)誰(shuí)練區(qū)數(shù)據(jù)集很捎少，但可以進(jìn)岡行精確分析。途與統(tǒng)計(jì)方法相末比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)穗進(jìn)行精確計(jì)算斤所需的訓(xùn)練數(shù)虧據(jù)較少。眼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基濱本要素是處理黃節(jié)點(diǎn)。之后將派這一總和通過功一個(gè)激活函數(shù)廈產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)輸出臥值。一個(gè)增強(qiáng)肺處理是在每個(gè)競(jìng)處理節(jié)點(diǎn)總和盆中增加連續(xù)輸走入，相應(yīng)的權(quán)候重稱為邊緣權(quán)嚷重，可以有效仍地控制激活函濱數(shù)的閥值。將忽處理節(jié)點(diǎn)組織艦成層，每一層棵與下一層相連恥，而在同一層譜中不相連。此帝外，有一輸入怖層作為網(wǎng)絡(luò)中粒數(shù)據(jù)的分布結(jié)暴構(gòu)，在該層不鏈進(jìn)行數(shù)據(jù)處理絲，該層后有一孫個(gè)或更多的真振正處理層，最怖后的處理層稱狀為輸出層，輸墳入和輸出層之椒間的層稱為隱趁蔽層。因?yàn)橐硎菃帷皫X多焦層妥”仔，多層結(jié)構(gòu)可蘆以將非線性數(shù)奏據(jù)分離，總的繩來說包括三層誘。第一層是輸纖入層，節(jié)點(diǎn)是筆特征向量的要執(zhí)素；第二層是舊中間層顆或軌“攤隱刺蔽破”呈層，其中不包溉括輸出單元；筆第三層是輸出鼓層，代表了輸佛出數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)食中的每一節(jié)點(diǎn)幅與該層前一層延或后一層的節(jié)已點(diǎn)相連，見欺圖團(tuán)2守。在多源分類崇中采用神經(jīng)網(wǎng)普絡(luò)包括兩個(gè)階淋段：訓(xùn)練階段軋和分類階段。艘典型情況是反長(zhǎng)向傳播算法對(duì)男網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練摩，直到獲得網(wǎng)側(cè)絡(luò)中設(shè)計(jì)值和懲輸出目標(biāo)值之葛間的誤差最小灰。一旦訓(xùn)練完役成，網(wǎng)絡(luò)就可丈以用作正向輸咸送結(jié)構(gòu)來生成鉗分類。本項(xiàng)研況究中，我們只擾使用了訓(xùn)練階廁段的內(nèi)層權(quán)重結(jié)。芳不高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括梨許多相連的節(jié)捕點(diǎn)。每一個(gè)節(jié)同點(diǎn)是一個(gè)反映鷹從其它節(jié)點(diǎn)接它收的權(quán)重輸入厘的簡(jiǎn)單處理要降素。節(jié)點(diǎn)排列羞稱為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)紗（見涉圖科2連）。接收到的頁(yè)節(jié)點(diǎn)是上一層面相連的所有節(jié)賓點(diǎn)的權(quán)重信號(hào)擔(dān)總和。單個(gè)節(jié)黎點(diǎn)欲j起接收的輸入可拾以根據(jù)等式示（佳1欄）確定古：艙增其中驕，治w絲ij睡——煌節(jié)蛇點(diǎn)寒i佛和節(jié)龜點(diǎn)勻j瀉之間的權(quán)重伴腰嬸O夸i絮——曲節(jié)勝點(diǎn)仍i姨的輸出，如等局式手（擔(dān)2蘋）慈O洗j躬＝礦f妹（航net底j公）碧現(xiàn)棗誠(chéng)參悄腿賺逢（曬2項(xiàng)）化隱蔽節(jié)稿點(diǎn)洋j改產(chǎn)生的穗值路O業(yè)i繡是激活函稅數(shù)驅(qū)f棕，用節(jié)銷點(diǎn)榆j恩，聲NET黑j甲的總數(shù)計(jì)算衫。乓NET針j權(quán)依次是輸入層才和隱蔽層之間臂的函洪數(shù)協(xié)w謎ij芬，輸出和輸入鞋層節(jié)點(diǎn)的函徹?cái)?shù)記O閘i干。函命數(shù)究f卵通常是應(yīng)用于斧處理下一層之錦前輸入的權(quán)重芝總數(shù)的非線性展反曲函數(shù)。反尸曲函數(shù)的優(yōu)點(diǎn)疏是其導(dǎo)數(shù)可以影用函數(shù)本身表確達(dá)，見式西（思3央）熱f艱′屑(休net帥j分)財(cái)＝鵲f(net套j饞)(1-(n棕et師j鞋))題貞妖娛舊攏報(bào)夜（被3值）斑輸入諷層綢t速的誤急差箭E匹是設(shè)計(jì)輸出矢瓣量尊d堤和真正輸出矢些量睡o逗的函數(shù)，見式靈（仔4赤）賤誤差通過神經(jīng)摸網(wǎng)絡(luò)反向傳播支，改變層與層行之間的權(quán)重將憤誤差最小化。摸這樣，權(quán)重可假以用式診（費(fèi)5領(lǐng)）表示：僑w鐵ij腎(n+1)悶=允η用(丈δ驢j腔o奶i題)圾+偵α瞎Δ賠w看i刃j有劉代湯季帽柏告（廊5習(xí)）轉(zhuǎn)其礦中滲η兩是學(xué)習(xí)速率參淘數(shù)隊(duì)，橋δ修j拌是誤差變化率破指數(shù)芬，津α換是動(dòng)量參數(shù)。日這一反饋正向直信號(hào)和反向傳肢播誤差的處理竟過程進(jìn)行重復(fù)角迭代，直到作管為一個(gè)整體，所網(wǎng)絡(luò)誤差最小悉化或是達(dá)到可累接受大小。為（二）采用后辭向傳播算法確夠定權(quán)重躁采用后向傳播呢，可以識(shí)別每比一因子的權(quán)重蒙，而且可以用臺(tái)于確定滑坡敏恰感性。隱蔽層虧節(jié)獄點(diǎn)膽j穗的輸材出簡(jiǎn)O宜j退對(duì)輸出層節(jié)喪點(diǎn)臭k誠(chéng)的輸謀出深O麥k遺的影響，可以圖由思O爆k盡對(duì)穴O薄j陷的偏導(dǎo)數(shù)表示鍛，見式罵（舉6歡）：假式茂（咬6蠢）可以產(chǎn)生正搏向信號(hào)和反向惑信號(hào)的值。如厭果只對(duì)影響的絮大小感興趣，柴節(jié)互點(diǎn)織j峰相對(duì)于隱蔽層岸另一節(jié)泡點(diǎn)辟j陣0古的重要性可以鄙根據(jù)下式計(jì)算修：紙式爛（戀7恨）表示關(guān)于輸嶼出層的特定領(lǐng)點(diǎn)佩k邁，隱蔽層節(jié)座點(diǎn)搏j藏的相對(duì)重要性慧與輸出層相連磨節(jié)批點(diǎn)狠k勇的絕對(duì)權(quán)重成絹比例。如果在杯輸出層不止有局一個(gè)節(jié)點(diǎn)相連稈，不能用式幼（德7柜）比較隱蔽層糠兩節(jié)點(diǎn)的重要終性。換句話說弱，必須將節(jié)點(diǎn)性的相對(duì)重要性蹄標(biāo)準(zhǔn)化，以使娃其可以與其它薪節(jié)點(diǎn)更好地比企較，見輕（次8乞）式：皺救括考慮節(jié)雜點(diǎn)黃k壤獲得節(jié)遮點(diǎn)閱j冬的標(biāo)準(zhǔn)化重要匙性見巨（集9腎）式：腸院塔因此，考慮節(jié)浩點(diǎn)鍋k國(guó)，隱蔽層的每廉一節(jié)點(diǎn)都有一閣個(gè)值大于或小掘于黨1性，這取決于其枝是否比平均值抹更重要?？紤]哈同樣的節(jié)兩點(diǎn)巨k胞，隱蔽層中的街所有節(jié)點(diǎn)有一管總的重要性值擁，見式度（峽1綠0豬）：逢旱積因此，考慮與波隱蔽層相連輸下出層的所有節(jié)偉點(diǎn)時(shí)，節(jié)宮點(diǎn)裁j沈的總重要性值扮可以通過式荷（聚1恥1留）獲得：德燃與式騰（生9庫(kù)）相似，考慮舟隱蔽層中的節(jié)純點(diǎn)茅j桿時(shí)，將輸入層款中節(jié)腫點(diǎn)墾i晉的重要性標(biāo)準(zhǔn)頂化可以由式黑（嶄1躍2折）確定：嫩關(guān)于隱蔽層，面節(jié)淋點(diǎn)快i來的總重要性值亡可以由式漁（簡(jiǎn)1址3撫）獲得：船相應(yīng)地，關(guān)于融輸出節(jié)挑點(diǎn)編k印的輸入節(jié)燒點(diǎn)桑i腿的總重要性值拼由式瞧（工1茂4任）給出：（三）應(yīng)用嚴(yán)圖紹3卻是確定權(quán)重的鉗神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)流程臺(tái)圖。反向計(jì)算蓮根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)饒訓(xùn)練獲得層與是層之間的權(quán)重梢，并計(jì)算每一哄因子貢獻(xiàn)的重婆要性，這樣可不以確定每一因單素貢獻(xiàn)或重要挪性的權(quán)重。為專計(jì)算權(quán)重采用徹了故Hine種s考（墻199呀7掉）的程序，為筒解譯權(quán)重開發(fā)噸了新的程序。辱將因子輸入到以基豬于僻MATLA處B詞的應(yīng)用程序。膊采爬用陷7×15×滲2套（輸入，隱蔽云和輸出層數(shù)）新結(jié)構(gòu)，和式族（令1絨）到式奔（倉(cāng)1鏟4殿）訓(xùn)練權(quán)重。粉在末Hine羊s遺提供的結(jié)構(gòu)基斧礎(chǔ)上，賤在鞭MATLA缸B延中實(shí)施了三層辜正向輸送網(wǎng)絡(luò)迎。正向輸送是冊(cè)指所有前一層層向下一層傳播爛之間的互連。選對(duì)于特定分類籠問題，不易推圓斷隱蔽層數(shù)量有和隱蔽層的節(jié)朝點(diǎn)數(shù)。輸入數(shù)針據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化范圍蘿為嚼0.崖1疊～紅0.團(tuán)9原，學(xué)習(xí)速率宰為見0.0籌1詳，初始權(quán)重任拿意選取，額定學(xué)和中間級(jí)的數(shù)孤?lián)D(zhuǎn)換啞為申0.欺1莖～樂0.蜂9眉之間的連續(xù)值俱。在用人工神貨經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序計(jì)乳算過程中沒有浮考慮數(shù)量的內(nèi)晶容，但是用數(shù)創(chuàng)量進(jìn)行區(qū)別每賤一因子類別。放對(duì)于兩種類型西的任何一個(gè)（挺發(fā)生滑坡和未款發(fā)生滑坡），娛隨機(jī)選共取若20式0嚇像鎮(zhèn)素厭/蝦類別作為訓(xùn)練羅像素，隨機(jī)選憲擇滑坡發(fā)生位訓(xùn)置和滑坡未發(fā)洋生位置為訓(xùn)練伙點(diǎn)。隨機(jī)選擇膊了痰1省0之個(gè)訓(xùn)練點(diǎn)，并腹對(duì)訓(xùn)練點(diǎn)處隔理乏1滿0故次來識(shí)別起始所權(quán)重的變化。豐該算法后向傳對(duì)播權(quán)重，之后搞控制權(quán)重。訓(xùn)礙練次數(shù)設(shè)析為艙100瞎0紅，停止準(zhǔn)則的早均方根差詢（橋RMS嬌E勁）設(shè)煎為鑰0.顛1倦。大多數(shù)迭代金滿攀足苗RMS敲E效設(shè)定適值殲0.疫1西。如果不滿足晶設(shè)定值，在訓(xùn)垮練資料恩為系100想0斬時(shí)停止迭代?；钣?xùn)練后可以確猴定權(quán)重。當(dāng)起筑始權(quán)重設(shè)為任肆意值時(shí)，結(jié)果純不同。因此，游在本項(xiàng)研究中挎，重復(fù)計(jì)推算各1知0屠次，結(jié)果是一劣相似值。標(biāo)準(zhǔn)不偏差范圍太為云0湯～伸1.硬1巧，因此任意采誘樣對(duì)于結(jié)果不灣會(huì)有太大影響睜。對(duì)于易于解救譯的情況，計(jì)店算平均值，之蔥后將這些值去虛除地形坡度最星小的權(quán)重平均鞏值。采用的最節(jié)小地形坡度值誕是脹1.0夢(mèng)0給，采用的最大棋地形坡度值寫是首5.3敘3飯。采用的土壤準(zhǔn)排水和土層有謎效厚度值倍為今1.8雄3減，土壤結(jié)構(gòu)憲為惑1.1虎7料。木材直徑盒為淺2.6堪7寫，樹齡劇為誦2.0悉0資。計(jì)算結(jié)果用虎于滑坡敏感性拔分析，權(quán)重提耳高了分析的精撕確性。雕五、采用分級(jí)繁和權(quán)重進(jìn)行滑縮坡敏感性計(jì)算桂為進(jìn)行滑坡敏膜感性分析，采飽用概率和神經(jīng)離網(wǎng)絡(luò)方法計(jì)算掀了分級(jí)和權(quán)重朋。為評(píng)價(jià)滑坡曠敏感性值，通鄉(xiāng)過將每一因素滴分級(jí)乘以權(quán)重襯相加得到滑坡謊敏感指數(shù)旦（盾LS揀I己）緩,著如式布（壞1叫5岡）吊?？贚S浙I朵代表了滑坡發(fā)晃生的相對(duì)敏感杯性。因此，指壟數(shù)越高，越易售發(fā)生滑坡。填慕功禾繞（腿1爺5鄙）宅其中南：頂LS復(fù)I滋＝滑坡敏感性要指數(shù)團(tuán)；制F嘗w丘＝每一因子的英權(quán)重氧；灰F迫r塘＝每一因子類弦別的分級(jí)。長(zhǎng)六、檢驗(yàn)和比趕較桿通過現(xiàn)有滑坡助資料，進(jìn)行采歷用和不用加權(quán)康之間的檢驗(yàn)和理比較。為進(jìn)行祝比較，將滑坡填數(shù)劃分到滑坡回敏感指數(shù)中。旨采用加權(quán)和不兆用加權(quán)的指數(shù)爪值范圍是不同尺的，因此需要刑把指數(shù)值分為抱等間隔進(jìn)行比膽較。如果不考群慮加權(quán)，由于篩每一因素的權(quán)物重月為臂1堂，符7費(fèi)個(gè)因素的總權(quán)失重他為瘦7種。若考慮加權(quán)攏，榨7傳個(gè)因素的總權(quán)基重其為辛15.8質(zhì)3扭。為進(jìn)行同樣且的比較，殘將立15.8棋3晌除餃以拖7榴，之后滑坡敏仿感指數(shù)除以計(jì)珠算且值兵2.2濁6歌（聰15.83/主7雪）。而檢驗(yàn)結(jié)果表明返敏感性圖和現(xiàn)箱有的滑坡位置香資料有良好的降一致性。不使未用權(quán)重，滑坡嬌敏感性指數(shù)小蘋于劇8.0鴉0墊，滑坡發(fā)生率役非常低，僅顫為撥12.36濁%蹄；但當(dāng)指數(shù)大賀于匪8.0可0噴時(shí)，發(fā)生率非弟常高，纏為暖87.64輸%昌（如果不加權(quán)杰，平均值虛為腥8.1賤1勁；如果加權(quán)，隊(duì)平均值固為告7.1撤1牽）。使用權(quán)重塔，指數(shù)小擦于疫8.0燦0塊，發(fā)生率非常估低，僅滔為埋12.22駱%沉；但是指數(shù)大怕于除8.0姜0俱，發(fā)生率非常如高，秩為界87.78螺%垃（考慮加權(quán)平氣均值鴨為比7.7撕1丸）。這樣，滑崇坡敏感分析結(jié)沈果較合理，可筑以接受。敏為進(jìn)行比較，巾當(dāng)指數(shù)大敬于木10.0進(jìn)0棋，不使用權(quán)重須時(shí)，累積滑坡賠百分率但是吩52.7帆4