近日，土木工程學(xué)院教師雷田旺關(guān)于災(zāi)害風(fēng)險評估的最新研究成果（論文題目為：Research on the Application of GIS Technology Combined with RBFNN-GA Algorithm in the Delineation of Geological Hazard Prone Areas.）被國際學(xué)術(shù)期刊《Computational Intelligence and Neuroscience》（SCI一區(qū)，影響因子IF：3.633 ）錄用。雷田旺老師為第一作者，西安交通工程學(xué)院為第一單位。

基于GIS技術(shù)的地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險評估統(tǒng)計(jì)分析模型中不同數(shù)據(jù)層的合并及數(shù)據(jù)疊加權(quán)重的確定問題，文章提出了一種結(jié)合RBFNN-GA算法的logistic回歸模型，即：地質(zhì)災(zāi)害發(fā)生的確定。融合系數(shù)（CF值）采用RBFNN-GA算法模型，并借助SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件，解決了風(fēng)險評估中因子選擇、異構(gòu)數(shù)據(jù)合并、各數(shù)據(jù)層加權(quán)等問題。該研究采用地質(zhì)災(zāi)害確定性系數(shù)的方法對研究區(qū)地質(zhì)災(zāi)害進(jìn)行敏感性分析。采用均勻網(wǎng)格劃分，實(shí)現(xiàn)了地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險的空間定量評價，同時根據(jù)區(qū)域內(nèi)最新的滑坡點(diǎn)對地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險的空間定量評價結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。解決了現(xiàn)有分類主要依賴于土地利用獲取信息的處理方法中受到時間、空間和光譜分辨率的限制。

論文鏈接：https://doi.org/10.1155/2021/2677453