《表5 量化拟合结果：基于DInSAR-BP神经网络的震后区域滑坡危险性综合评价研究》

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《基于DInSAR-BP神经网络的震后区域滑坡危险性综合评价研究》

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图11直观地展示了拟合曲线与危险性真实值曲线的相对关系，结果表明直接相乘法所获得的拟合曲线与危险性真实值曲线有着较大的偏差，而多元线性回归法和多元非线性回归法的拟合曲线在一定程度上逼进了危险性真实值曲线。表5为3种方法的详细参数。结果表明，对于研究区域内30个震后滑坡，相较于BP神经网络所计算的震前危险性评价值，3种拟合方式在不同程度上改变了评价精度，其中直接相乘法使RMSE值提高了15.5%，多元线性回归法使RMSE降低了6.9%，多元非线性回归法使RMSE值降低了13.9%。