37、滑坡易发性与桥梁位移预测的研究方法及成果

滑坡易发性与桥梁位移预测的研究方法及成果

1. 滑坡易发性研究方法

1.1 频率比（FR）

滑坡预测通常基于这样的假设：未来滑坡的触发条件与过去相同，且滑坡受相关因素决定。为构建滑坡易发性定量地图，最初结合GIS使用频率比模型来定量构建地图。在本研究中，FR可视为已发生滑坡区域与研究区域总面积之比，也可理解为给定属性下发生滑坡与不发生滑坡的概率之比。滑坡易发性指数（LSI）可根据以下公式得出：
[LSI = \sum FR]

1.2 多层感知器

人工神经网络常作为计算模型，模仿人类大脑功能和结构以模拟大脑行为。本研究将FR系数值纳入多层感知器（MLP）神经网络，使用MLP算法计算Cricovul Sarat河流域内的滑坡易发性。在这种前馈人工智能技术中，采用反向传播方法处理输入数据以生成输出，该方法有助于减少输入值与计算值之间的幅度差异。MLP结构由三层组成：1个包含10个输入神经元的输入层、1个包含多个隐藏神经元的隐藏层和1个包含2个输出神经元的输出层。隐藏神经元数量可根据以下公式计算：
[2 \times N_i + 1]
其中(N)是滑坡影响因素的总和。

1.3 ROC曲线验证结果

为验证结果，绘制ROC曲线并计算曲线下面积（AUC）。该方法用于根据分类结果评估模型性能，ROC曲线以灵敏度为Y轴、1 - 特异性为X轴绘制。AUC值可根据以下公式计算：
[AUC = \frac{\sum TP + \sum TN}{P + N}]
其中(TP)（真阳性）和(TN)（真阴性）是正确分类的像素数量，(P)是有滑坡的像素总数，(N)是无滑坡的像素总数。