کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
411397 | 679553 | 2016 | 8 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Displacement prediction of landslide based on generalized regression neural networks with K-fold cross-validation
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper, we propose a generalized regression neural networks (GRNNS) with K-fold cross-validation (GRNNSK) method for predicting the displacement of landslide. Furthermore, correlation analysis is used to find the potential input variables for this predicting model, such as Pearson cross-correlation coefficients (PCC) and mutual information (MI) are applied in this paper. Tests on two case studies of Liangshuijing (LSJ) and Baishuihe (BSH) landslide in the Three Gorges reservoir area of China demonstrate the effectiveness of the proposed approach.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 198, 19 July 2016, Pages 40–47
Journal: Neurocomputing - Volume 198, 19 July 2016, Pages 40–47
نویسندگان
Ping Jiang, Jiejie Chen,