基础金属	铜电解铜铜精矿铜管铜棒废铜铜排铜合金精铜杆再生铜杆铜板带铝铝土矿氧化铝电解铝铝辅料铝棒铝合金锭废铝铝杆铝型材铝板卷铅铅精矿铅锭铅蓄电池再生精铅还原铅废铅蓄电池铅合金锌锌精矿电解锌锌合金氧化锌锌粉锡锡精矿锡锭锡材镁兰炭硅铁镁锭
稀有金属	稀土稀土矿稀土氧化物稀土金属钕铁硼稀散金属锑铋铟锗镓硒钽铌贵金属白银钨钨精矿 APT(仲钨酸铵)钨粉碳化钨钨酸钠钨条钨铁钨材钼钼精矿工业氧化钼钼铁钼化工高纯三氧化钼钼金属钛钛精矿钛渣四氯化钛海绵钛钛金属钛白粉
新能源	锂锂矿锂化合物金属锂镍镍矿镍铁精炼镍镍盐高冰镍 MHP 钴电解钴钴粉氯化钴四氧化三钴硫酸钴钴中间品氧化钴碳酸钴钴酸锂锰锰矿电解锰电池级硫酸锰锂电池三元前驱体隔膜磷酸铁电解液正极材料电芯石油焦针状焦包覆沥青人造石墨硅碳负极硅氧负极硅硅石有机硅硅粉三氯氢硅工业硅再生硅光伏多晶硅硅片电池片组件组件成本指数海外组件废旧组件

基础金属

铜电解铜铜精矿铜管铜棒废铜铜排铜合金精铜杆再生铜杆铜板带铝铝土矿氧化铝电解铝铝辅料铝棒铝合金锭废铝铝杆铝型材铝板卷铅铅精矿铅锭铅蓄电池再生精铅还原铅废铅蓄电池铅合金锌锌精矿电解锌锌合金氧化锌锌粉锡锡精矿锡锭锡材镁兰炭硅铁镁锭

稀有金属

稀土稀土矿稀土氧化物稀土金属钕铁硼 稀散金属锑铋铟锗镓硒钽铌 贵金属白银钨钨精矿 APT(仲钨酸铵)钨粉碳化钨钨酸钠钨条钨铁钨材钼钼精矿工业氧化钼钼铁钼化工高纯三氧化钼钼金属钛钛精矿钛渣四氯化钛海绵钛钛金属钛白粉

新能源

锂锂矿锂化合物金属锂镍镍矿镍铁精炼镍镍盐高冰镍 MHP 钴电解钴钴粉氯化钴四氧化三钴硫酸钴钴中间品氧化钴碳酸钴钴酸锂锰锰矿电解锰电池级硫酸锰 锂电池三元前驱体隔膜磷酸铁电解液正极材料电芯石油焦针状焦包覆沥青人造石墨硅碳负极硅氧负极硅硅石有机硅硅粉三氯氢硅工业硅再生硅光伏多晶硅硅片电池片组件组件成本指数海外组件废旧组件

基于RBFN机器学习的降雨型地质灾害预警预报模型及学习方法

1142 编辑：管理员来源：北方有色网

2023-02-26 00:30:10

本发明公开了一种基于RBFN机器学习的降雨型地质灾害预警预报模型及其学习方法，属一种地质灾害监测技术，该模型包括输入层、隐含层与输出层，所述输入层为向量x＝(x₁,x₂)，其中x₁为土壤雨量指数，x₂为小时雨量；所述输出层为标量RBFN值；隐含层由m个径向基函数构成；隐含层组成的数组运算单位为隐含层节点，它包含一个中心向量c，与输入层参数向量x具有相同维数。以降雨为灾害发生的主要诱因，以降雨量和实际已发生灾害为先验事件，构建了降雨型地质灾害预警和预报模型。模型采用径向基函数网络的RBFN模型，将以往有量纲的降雨量硬阈值，通过引入土壤雨量指数和机器学习算法改进为无量纲的软阈值进行预警单元分级，避免了过去主观和统计方法确定阈值的弊端。

声明：

“基于RBFN机器学习的降雨型地质灾害预警预报模型及学习方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。

我是此专利(论文)的发明人(作者)