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Erschienen in:
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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

Displacement Prediction Model of Landslide Based on Functional Networks

verfasst von : Jiejie Chen, Zhigang Zeng, Huiming Tang

Erschienen in: Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, a novel computational intelligence scheme is proposed to forecast landslide based on functional networks. Two types functional networks, general functional networks with two variables basis function (GFN) and separable functional networks (SFN) are applied to predict a real-world example. In addition, the experiments reveal that the landslide prediction using functional networks is reasonable and effective, and GFN are consistently better than SFN in terms of the same measurements.

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Metadaten
Titel
Displacement Prediction Model of Landslide Based on Functional Networks
verfasst von
Jiejie Chen
Zhigang Zeng
Huiming Tang
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Neural Networks – ISNN 2013

Print ISBN: 978-3-642-39067-8

Electronic ISBN: 978-3-642-39068-5

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-39068-5_75

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