Exemple de rapport de tp topographie

En outre, le nombre d`époque a été fixé à 1000. Par conséquent, ils ont été choisis pour la formation et le test du réseau neuronal. Courbure générale. Les facteurs dominants qui ont des influences plus élevées vers glissement de terre sont déterminés en fonction de ces deux méthodes, c`est-à-dire, les poids calculés à l`aide de la méthode de Zhou et la précision de sortie. L`aspect de pente est défini comme la direction de la pente. Si les performances du réseau neuronal n`ont pas pu atteindre l`erreur carrée moyenne (MSE) de 0. Des résultats satisfaisants ont été obtenus. Les résultats ont montré une amélioration dans la classification où la classification moyenne est de 82. Par conséquent, aucun surajustement ne se produit pendant la formation. Un avantage d`une fonction sigmoïde est que son dérivé peut être exprimé en termes de la fonction elle-même, comme indiqué dans l`équation suivante: une erreur de modèle d`entrée de formation peut être définie comme étant la différence entre la sortie du réseau, et la sortie cible valeur,, comme suit: la somme de l`erreur carrée peut être calculée comme suit: où est le nombre de neurones dans la couche de sortie. Ce facteur est le rapport de la surface à la zone plane à travers le voisinage du pixel central qui est (figure 4). Les deux méthodes ont montré un accord cohérent sur les huit facteurs importants et importants. Au cours de la troisième étape, les facteurs ayant des poids plus élevés ont été utilisés pour améliorer la performance du MLP.

L`île de Penang est plate. Il existe une variété de méthodes dans la littérature pour mesurer l`irrégularité de surface en utilisant des données DEM [36, 37]. Sur les 13 facteurs, la courbure tangentielle a une valeur minimale de 1. La cible du système intelligent (historique des glissements de terres) est représentée par 1 pour les glissements de relief et 0 pour les glissements de terres. Dans l`analyse finale, les sept facteurs avec la notation élevée sont la longueur diagonale, la courbure de longitude, la courbure de section transversale, la courbure générale, la surface, l`angle de pente, et l`aspect de pente. La longueur diagonale et la courbure tangentielle sont les facteurs les plus et les moins importants, respectivement, au cours de la phase de formation et d`essai. Les cartes des facteurs topographiques ont ensuite été vérifiées en comparant les cartes extraites à l`aide de différents logiciels tels que ArcView, IDRISI et MapInfo. La formation des données pour 10 fois en utilisant la méthode de Zhou a produit des valeurs presque semblables du poids après chaque formation avec de petites différences sur les valeurs comme observées dans le tableau 1. Les données géologiques de la zone d`étude montrent que le granite de Ferringhi, le granit de Batu Maung, l`argile et le granit de sable représentent plus de 72% de la géologie de la zone étudiée. Le nombre de neurones de la couche cachée choisi est de 29 dans ce travail de recherche. Cet algorithme, le taux d`apprentissage, l`élan et le nombre d`époques contrôlent les performances du réseau neuronal.

La courbure tangentielle a été identifiée par Wilson et Gallant [29]. La valeur de la courbure peut être supérieure, inférieure ou égale à zéro, représentant les courbes convexes, concaves ou planes, respectivement, comme on le voit dans (15). Les facteurs topographiques tels que l`élévation, l`angle de pente, l`aspect de la pente, la courbure générale, la courbure du plan et la courbure du profil sont considérés comme les principales causes des glissements de terrain. L`importance de poids de noderelative à un autre explorateur la couche cachée peut être calculée comme le rapport des valeurs absolues dérivées de l`équation suivante: où est un autre poids dans autre que. Le tableau 1 montre les pondérations produites à partir de la méthode Zhou, tandis que les pondérations pour tous les facteurs topographiques obtenus à l`aide de la précision de classification sont présentées dans le tableau 2. Enfin, les facteurs importants retenus sur la base des deux méthodes différentes ont été analysés et comparés. Après cela, la précision du réseau neuronal pour chaque facteur a été calculée en prenant la moyenne de la plus haute et la plus faible précision des 10 ensembles de données de formation. Les méthodes sont la précision de classification de réseau de Perceptron (MLP) multicouche et l`algorithme de Zhou.