基于神经网络和元胞自动机的滑坡运动过程模拟研究

集成GIS、元胞自动机和神经网络模型对滑坡滑动路径和范围进行模拟研究.采用神经网络模型挖掘出滑坡滑动规律,获取滑坡元胞转换规则,再耦合元胞自动机对滑坡进行模拟.首先确定滑坡关键影响因子,之后利用GIS空间分析能力,结合高精度DEM数据生成地形变量如坡度、坡向、曲率、地形湿度指数等,然后结合BPNN和CA构建滑坡预测模型,最后利用BPNN-CA模型对杉树槽滑坡进行实例分析和模拟,模拟精度较为理想.提出的模型能够为滑坡综合防治和管理提供科学依据,同时也为滑坡的综合研究提供新的视角.