基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价
本文主要介绍了基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价模型。该模型在滑坡易发性评价领域具有重要意义，可以为国土规划和滑坡中长期防治提供重要依据。
文中介绍了滑坡易发性评价的重要性，指出滑坡易发性评价是国土规划和滑坡中长期防治的重要依据。然后，文中提出了基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价模型，通过GIS技术获取了包括工程岩组、坡度、地质构造等在内的13个初 始评估因子，利用遗传算法对初 始评估因子进行 属性约简，去掉冗余属性后获得了最小约简，即8个核评估因子。
这些核评估因子作为BP神经网络的输入层，构建了RS-BPNN预测模型，获得了滑坡易发性指数LSI 及滑坡易发性等级分区图。结果表明，RS-BPNN模型预测性能良好，提高了滑坡易发性评价的精度和准确性，有较高的工程实用价值。
文中还讨论了滑坡易发性评价的重要性，指出滑坡易发性评价是国土规划和滑坡中长期防治的重要依据。同时，文中也讨论了基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价模型的优点，认为该模型可以提高滑坡易发性评价的精度和准确性，具有较高的工程实用价值。
知识点：
1. 滑坡易发性评价的重要性：滑坡易发性评价是国土规划和滑坡中长期防治的重要依据，能够为国土规划和滑坡中长期防治提供重要依据。
2. 基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价模型：该模型通过GIS技术获取了包括工程岩组、坡度、地质构造等在内的13个初 始评估因子，然后利用遗传算法对初 始评估因子进行 属性约简，去掉冗余属性后获得了最小约简，即8个核评估因子。这些核评估因子作为BP神经网络的输入层，构建了RS-BPNN预测模型，获得了滑坡易发性指数LSI 及滑坡易发性等级分区图。
3. RS-BPNN预测模型的优点：RS-BPNN预测模型可以提高滑坡易发性评价的精度和准确性，具有较高的工程实用价值。
4. 遗传算法的应用：遗传算法可以对初 始评估因子进行 属性约简，去掉冗余属性后获得了最小约简。
5. GIS技术的应用：GIS技术可以获取包括工程岩组、坡度、地质构造等在内的13个初 始评估因子。
6. BP神经网络的应用：BP神经网络可以作为RS-BPNN预测模型的输入层，获得了滑坡易发性指数LSI 及滑坡易发性等级分区图。
7. 滑坡易发性评价的应用：滑坡易发性评价可以为国土规划和滑坡中长期防治提供重要依据。
