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考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律
被引量：
25
1
作者
黄发明
李金凤
+2 位作者
王俊宇
毛达雄
盛明强
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期44-59,共16页
对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子,现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量,带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感,导致滑坡易发性建模精度下...
对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子,现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量,带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感,导致滑坡易发性建模精度下降。提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性。以江西省安远县为例,选取高程、地形起伏度、距水系和公路距离等14个环境因子(原始因子),再将距水系和公路距离2个线状因子改进为水系密度和公路密度(改进因子);之后采用逻辑回归、多层感知器、支持向量机和C5.0决策树等机器学习模型,分别构建了基于原始因子和改进因子的机器学习模型以预测滑坡易发性;最后利用ROC曲线和易发性指数分布特征等来研究建模规律。结果表明:①改进因子机器学习预测精度均高于原始因子机器学习模型,表明空间密度对于易发性预测的适宜性更好;②在4类机器学习模型中C5.0模型对于滑坡易发性预测性能最好,其次是SVM、MLP和LR;③水系和公路两类环境因子的重要性较高且使用改进因子机器学习后这两类环境因子重要性排名依然非常靠前。
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关键词
滑坡易发性预测
线状环境因子
空间密度
机器学习
地理信息系统
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职称材料
题名
考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律
被引量：
25
1
作者
黄发明
李金凤
王俊宇
毛达雄
盛明强
机构
南昌大学建筑工程学院
出处
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期44-59,共16页
基金
国家自然科学基金项目(41807285,52069013)
国家重点研发计划项目(2019YFC0605001)
+2 种基金
中国博士后基金项目(2019M652287,2020T130274)
江西省博士后基金项目(2019KY08)
地灾防治与环境保护国家重点实验室开放基金项目(SKLGP2021K012)。
文摘
对于滑坡易发性预测中的水系、公路和断层等线状环境因子,现有研究大多采用缓冲分析提取距离线状因子的距离。但缓冲分析得到的线距离属于离散型变量,带有大小不等的随机波动性且对点或线要素的误差较为敏感,导致滑坡易发性建模精度下降。提出了使用水系和公路的空间密度等连续型变量改进线状环境因子的适宜性。以江西省安远县为例,选取高程、地形起伏度、距水系和公路距离等14个环境因子(原始因子),再将距水系和公路距离2个线状因子改进为水系密度和公路密度(改进因子);之后采用逻辑回归、多层感知器、支持向量机和C5.0决策树等机器学习模型,分别构建了基于原始因子和改进因子的机器学习模型以预测滑坡易发性;最后利用ROC曲线和易发性指数分布特征等来研究建模规律。结果表明:①改进因子机器学习预测精度均高于原始因子机器学习模型,表明空间密度对于易发性预测的适宜性更好;②在4类机器学习模型中C5.0模型对于滑坡易发性预测性能最好,其次是SVM、MLP和LR;③水系和公路两类环境因子的重要性较高且使用改进因子机器学习后这两类环境因子重要性排名依然非常靠前。
关键词
滑坡易发性预测
线状环境因子
空间密度
机器学习
地理信息系统
Keywords
landslide susceptibility prediction
linear environmental factor
spatial density
machine learning
geographic information system
分类号
P642.22 [天文地球—工程地质学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
考虑线状环境因子适宜性和不同机器学习模型的滑坡易发性预测建模规律
黄发明
李金凤
王俊宇
毛达雄
盛明强
《地质科技通报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
25
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