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申请/专利权人：北方信息控制研究院集团有限公司
摘要：本发明公开了一种综合多源数据的MV‑BP神经网络滑坡预测方法，包括：获取滑坡形变位移的全要素输入数据，构造训练数据集；对多源监测数据进行智能预处理，得到模型训练的输入值；利用MV‑BP神经网络模型和评价指标，对预测结果精度进行比对。本发明实施例基于多源监测的历史数据，通过智能化方式处理输入多源数据，利用MV‑BP神经网络实现滑坡灾害的准确预测，降低监测成本，提升监测效率，提供准确预警信息，从而支撑相关部门采取有效措施，保护重要设施和人民群众的生命财产安全。
主权项：1.一种综合多源数据的MV-BP神经网络滑坡预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取滑坡形变位移的全要素输入数据，构造训练数据集；步骤2、对多源监测数据进行智能预处理，得到模型训练的输入值；步骤3、建立MV-BP神经网络检测预警模型，并输入数据，得到预测结果；步骤4、利用评价指标模型，对MV-BP神经网络预测结果进行精度计算。
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百度查询： 北方信息控制研究院集团有限公司 一种综合多源数据的MV-BP神经网络滑坡预测方法
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