GA-BP 神经网络在滑坡距离预测中的应用研究_第五期_2026_现代科技研究

摘要：【摘要】：滑坡运动距离是评估滑坡致灾范围与风险等级的核心参数，精准预测对防灾减灾至关重要。为解决传统预测方法精度低、非线性拟合能力弱及 BP 神经网络易陷入局部最优的问题，本文引入遗传算法（GA）优化 BP 神经网络，构建 GA-BP 滑坡距离预测模型。选取滑坡体积、滑源区高差、滑坡坡度、堆积区坡度、滑坡面积 5 个关键影响因素作为输入，滑坡水平运动距离为输出，基于西南山区 120 组实测滑坡数据训练与验证模型。结果表明：GA-BP 模型平均相对误差（MRE）为 3.28%、均方根误差（RMSE）为 4.15m、决定系数 R²=0.987，较传统 BP 模型（MRE=8.76%、RMSE=11.32m、R²=0.942）预测精度显著提升，有效克服了 BP 网络局部最优缺陷。该模型兼具全局寻优与非线性拟合优势，为滑坡距离精准预测提供了新方法，具有重要工程应用价值。

关键词：【关键词】：滑坡距离预测；GA-BP 神经网络；遗传算法；BP 神经网络；影响因素

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