РИСК-АНАЛИЗ ОПОЛЗНЕВОГО ВЫБРОСА ПРИ ЭКСПРЕСС-ОЦЕНКАХ ЗОН ПОРАЖЕНИЯ
Ключевые слова:
оползневой выброс, геоморфологические признаки, искусственная нейронная сеть, регрессия, риск-анализАннотация
Рассматривается эффективность применения эмпирических моделей искусственных нейронных сетей и регрессионного анализа для прогноза параметров оползневого выброса в зоне поражения на основе комплекса геоморфологических признаков. Предлагается метод оценки риска поражения объектов вследствие неправильно принятых решений.
Библиографические ссылки
1. Ниязов Р. А. Оползни в лёссовых породах– Ташкент: ФАН. 1974 – 148 с.
2. Мониторинг, прогнозирование опасных процессов и явлений на территории Кыргызской Республики. Изд. 17-е с изм. и доп. – Бишкек. Изд-во МЧС КР. – 2020. 789 с.
3. Guo D. et al. An empirical model for landslide travel distance prediction in Wenchuan earthquake area //Landslides. – 2014. – Т. 11. – №. 2. – С. 281-291. DOI: 10.1007/s10346-013-0444-y
4. Aleshin Y., Torgoev I. Landslide prediction based on neural network modelling //Landslide Science and Practice. – Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. – С. 311-317. DOI: 10.1007/978-3-642-31319-6_41
5. Kokusho T., Motoyama R., Motoyama H. Wave energy in surface layers for energy-based damage evaluation //Soil Dynamics and Earthquake Engineering. – 2007. – Т. 27. – №. 4. – С. 354-366. DOI: 10.1016/j.soildyn.2006.08.002
6. Kokusho T., Ishizawa T., Nishida K. Travel distance of failed slopes during 2004 Chuetsu earthquake and its evaluation in terms of energy //Soil Dynamics and Earthquake Engineering. – 2009. – Т. 29. – №. 7. – С. 1159-1169. DOI: 10.1016/j.soildyn.2009.02.001
7. Капур К., Ламберсон Л. Надёжность и проектирование систем / Пер. с. англ. М.: Мир, 1980. – 604 с.
