Landslide susceptibility and hazard

Landslide susceptibility and hazard assessments are the most important steps in landslide risk mapping. The main objective of this study was to investigate and compare the results of two artificial neural network (ANN) algorithms, i.e., multilayer perceptron (MLP) and radial basic function (RBF) for spatial prediction of landslide susceptibility in Vaz Watershed, Iran.

Kết quả (Việt) 1:

Lở đất nhạy cảm và đánh giá những nguy hiểm là các bước quan trọng nhất trong lập bản đồ nguy cơ lở đất. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là để điều tra và so sánh kết quả hai thuật toán của mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), ví dụ, đa lớp perceptron (MLP) và chức năng cơ bản xuyên tâm (RBF) đối với các dự báo không gian của vụ lở đất nhạy cảm ở Vaz Watershed, Iran.

Kết quả (Việt) 2:

đánh giá Sạt lở đất nhạy cảm và nguy hiểm là các bước quan trọng nhất trong bản đồ nguy cơ sạt lở đất. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là để điều tra và so sánh kết quả của hai mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) thuật toán, tức là, đa perceptron (MLP) và chức năng cơ bản xuyên tâm (RBF) để dự báo không gian của sạt lở đất nhạy cảm trong Vaz Watershed, Iran.