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房屋倒损评估中统计抽样方法的对比分析
被引量：
1
1
作者
蔡毅
朱秀芳
+1 位作者
汤童
李宜展
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期235-241,共7页
以2014年云南鲁甸地震为例,结合遥感技术对比分析简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样在地震房屋倒损抽样调查中的适用性.结果表明:1)简单随机抽样精度最高且稳定性最好,总体精度达98.96%,各类型房屋倒损精度超过97.00%.但过于分...
以2014年云南鲁甸地震为例,结合遥感技术对比分析简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样在地震房屋倒损抽样调查中的适用性.结果表明:1)简单随机抽样精度最高且稳定性最好,总体精度达98.96%,各类型房屋倒损精度超过97.00%.但过于分散的样本点会使得调查成本非常高,特别是在道路不可通达时,需要考虑无回答样本的误差问题.2)以房屋结构或地震烈度为标识的分层随机抽样精度均较低,这可能是由于影响房屋损毁程度的因子较多,单一分层指标不能较好地反映目标的总体情况,难以体现分层优势.3)整群随机抽样是一种较为理想的抽样方式,其精度仅次于简单随机抽样,总体精度达93.31%,各类型房屋倒损精度均超过85.00%,而且该法有助于减少初级抽样单元数量,方便调查、节省成本.4)通过相关分析与回归分析发现,简单随机抽样、整群随机抽样的变异系数与房屋入样总量间均具有负相关关系,因此可根据实际精度要求,通过提高抽样比的方式降低变异系数来减小估计量方差.
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关键词
房屋倒损
评估
抽样精度
简单随机抽样
分层随机抽样
整群随机抽样
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职称材料
基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究
被引量：
8
2
作者
郭桂祯
刘乃山
《灾害学》
CSCD
北大核心
2018年第3期48-51,共4页
采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,...
采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。
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关键词
洪涝灾害
房屋倒损
随机森林
损
失评估
解释变量
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职称材料
基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型
被引量：
8
3
作者
林森
郭桂祯
刘蓓蓓
《灾害学》
CSCD
北大核心
2020年第1期109-112,130,共5页
结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模...
结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。
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关键词
洪涝灾害
房屋倒损
梯度提升决策树(GBDT)
损
失评估
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职称材料
题名
房屋倒损评估中统计抽样方法的对比分析
被引量：
1
1
作者
蔡毅
朱秀芳
汤童
李宜展
机构
北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室
北京师范大学遥感科学与工程研究院
北京师范大学地理科学学部
民政部国家减灾中心
出处
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期235-241,共7页
基金
国家自然科学青年基金资助项目(41401479)
高分辨率对地观测重大专项(民用部分)资助项目(02-Y30B06-9001-13115)
文摘
以2014年云南鲁甸地震为例,结合遥感技术对比分析简单随机抽样、分层随机抽样、整群随机抽样在地震房屋倒损抽样调查中的适用性.结果表明:1)简单随机抽样精度最高且稳定性最好,总体精度达98.96%,各类型房屋倒损精度超过97.00%.但过于分散的样本点会使得调查成本非常高,特别是在道路不可通达时,需要考虑无回答样本的误差问题.2)以房屋结构或地震烈度为标识的分层随机抽样精度均较低,这可能是由于影响房屋损毁程度的因子较多,单一分层指标不能较好地反映目标的总体情况,难以体现分层优势.3)整群随机抽样是一种较为理想的抽样方式,其精度仅次于简单随机抽样,总体精度达93.31%,各类型房屋倒损精度均超过85.00%,而且该法有助于减少初级抽样单元数量,方便调查、节省成本.4)通过相关分析与回归分析发现,简单随机抽样、整群随机抽样的变异系数与房屋入样总量间均具有负相关关系,因此可根据实际精度要求,通过提高抽样比的方式降低变异系数来减小估计量方差.
关键词
房屋倒损
评估
抽样精度
简单随机抽样
分层随机抽样
整群随机抽样
Keywords
building damage assessment
sampling accuracy
simple random sampling
stratified random sampling~ cluster random sampling
分类号
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究
被引量：
8
2
作者
郭桂祯
刘乃山
机构
民政部国家减灾中心
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2018年第3期48-51,共4页
基金
国家科技支撑项目(2013BAK05B02)
文摘
采用随机森林方法,基于2000-2015年南方地区历史灾情和致灾因子数据,通过对预报因子进行重要性排序,选取过程降雨量、地形指数和河网指数作为解释变量,建立了洪涝灾害房屋倒损评估模型,用于洪涝灾害灾前、灾中和灾后损失快速评估。最后,用2016年6月中下旬南方洪涝灾害对模型进行了验证,总体误差控制在30%以内,该模型能较好的反应洪涝灾害的房屋倒损情况。
关键词
洪涝灾害
房屋倒损
随机森林
损
失评估
解释变量
Keywords
flood disaster
house damage
Random Forest model
loss assessment
explaining variable
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
P458 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型
被引量：
8
3
作者
林森
郭桂祯
刘蓓蓓
机构
应急管理部国家减灾中心
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2020年第1期109-112,130,共5页
基金
国家重点研发计划资助(2018YFC1508806)
文摘
结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。
关键词
洪涝灾害
房屋倒损
梯度提升决策树(GBDT)
损
失评估
Keywords
flood disaster
house damage
GBDT
loss assessment
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
X915.5 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
房屋倒损评估中统计抽样方法的对比分析
蔡毅
朱秀芳
汤童
李宜展
《北京师范大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于随机森林模型的区域洪涝灾害房屋倒损评估方法研究
郭桂祯
刘乃山
《灾害学》
CSCD
北大核心
2018
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型
林森
郭桂祯
刘蓓蓓
《灾害学》
CSCD
北大核心
2020
8
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职称材料
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