基于PCA和改进CS-RBF的滑坡预报模型OA

滑坡灾害给人们的生命财产带来严重威胁,加强对滑坡灾害的有效预报具有重要意义。以陕西省山阳县研究区滑坡监测点为例,提出一种基于主成分分析算法(Principal Component Analysis,PCA)和布谷鸟算法(Cuckoo Search,CS)优化径向基神经网络(Radial Basis Function,RBF)的滑坡概率预测模型。首先确定该地区的滑坡灾害发生的主要影响因素,利用PCA算法将滑坡影响因子进行降维,避免数据维度过大,造成模型冗余的问题,将降维后的数据输入到RBF神经网络中进行滑坡概率预测;其次,利用改进的布谷鸟算法进行参数寻优,提高滑坡发生概率预测的准确性。并采用BP(Back Propagation)、RBF、GA-RBF(Genetic Algorithm-RBF)、CS-RBF等多种模型与改进CS-RBF模型进行对比实验,结果表明CS-RBF模型预测性能优于其他几种模型,其均方根误差为0.01756,平均绝对误差为0.01178,该模型可靠性更高,为滑坡预警的实际应用提供有力的支持和保障。