本发明涉及泥石流防治工程技术领域,提供一种基于概率神经网络模型的泥石流沟堵塞程度预测方法,首先搜集泥石流沟地质资料,依据实际的泥石流发育特征初选影响泥石流沟堵塞程度指标;然后对指标进行量化;利用极大不相关法进行指标筛选,计算指标间的复相关系数,确定出筛选后的指标体系;利用指标筛选后的样本提取训练集与测试集,进行概率神经网络训练,建立概率神经网络模型;最后利用测试集对概率神经网络模型进行仿真测试,选择合理的径向基函数扩展速度,确定出概率神经网络预测模型。本发明能够客观地考虑泥石流沟堵塞程度的影响因素,并利用极大不相关法剔除无效指标,以此建立概率神经网络预测模型,可有效提高预测的准确性。
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