基于神经网络和多参数信息融合的地质灾害预报方法

摘要

本发明公开了基于神经网络和多参数信息融合的地质灾害预报方法，首先建立基于神经网络和多参数信息融合的地质灾害预报模型；随后建立地质灾害发生概率与地质灾害等级之间的关系；最后利用多参数地质灾害监测系统进行数据采集，实现地质灾害的预报。本发明采用RBF神经网络进行预报模型的建立，能够计算出当前条件下对应的地质灾害发生概率，并能够根据发生概率，推算出地质灾害等级，从而可以采取对应等级的措施来预防和减少灾害的发生；充分考虑影响崩塌滑坡、泥石流地质灾害的多个因素，对做出预报决策提供了更加准确的依据，改善了传统地质监测系统只能采集数据而不能进行分析的缺陷。

主权项

基于神经网络和多参数信息融合的地质灾害预报方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施：步骤1，建立基于神经网络和多参数信息融合的地质灾害预报模型；步骤2，建立地质灾害发生概率与地质灾害等级之间的关系；步骤3，利用多参数地质灾害监测系统进行数据采集，将采集到的数据输入步骤1和步骤2中，实现地质灾害的预报。