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题名基于增量型贝叶斯概率统计的滑坡预测模型研究
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作者
朱祖腾
蓝燕金
简文彬
林昀昭
吴宜龙
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机构
福州大学紫金地质与矿业学院岩土与地质工程系
福州大学福建省地质灾害重点实验室
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出处
《水利与建筑工程学报》
2024年第6期181-188,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(U2005205)。
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文摘
开展基于滑坡灾害大数据的统计和分析,建立台风暴雨诱发滑坡概率预测模型,对预防台风暴雨诱发滑坡的防灾减灾具有重要的理论和实际价值。基于贝叶斯理论和增量学习理论,推导基于连续型变量的滑坡增量型贝叶斯分类预测概率模型;利用该模型对研究区已发生的539个滑坡点作为学习样本,进行时空联合预测预报;选取研究区部分滑坡作为待预测样本,检验模型的学习性能和预测精度。研究结果表明:该模型具有自我更新能力,在时间上实现了延续性,能捕捉连续变量微小变化对参数学习和更新的影响;在当前学习样本的条件下,增量型预测模型因为有检验元组部分样本的加入,使模型结构更为完整、概括性更强;该模型整体预测精度达75%,能较好的实现灾害时空联合预报。
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关键词
影响因子
滑坡
贝叶斯理论
概率预测模型
时空联合预报
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Keywords
impact factor
landslide
Bayesian formulation
probabilistic prediction models
integrating time and space forecast
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分类号
P64
[天文地球—地质矿产勘探]
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