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基于PSO-SVM的鹤盛溪流域山洪风险评价
被引量：
3
1
作者
王如锴
练继建
+3 位作者
苑希民
田福昌
陈隆吉
马文豪
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期46-54,共9页
为探究温州市鹤盛溪流域山洪风险空间分布,综合考虑山洪致灾因子、孕灾环境和承灾体3方面的山洪影响因子,建立基于粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)混合算法的山洪风险评价模型。选取准确度、灵敏度、特异性、F-score值、Kappa系数和受...
为探究温州市鹤盛溪流域山洪风险空间分布,综合考虑山洪致灾因子、孕灾环境和承灾体3方面的山洪影响因子,建立基于粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)混合算法的山洪风险评价模型。选取准确度、灵敏度、特异性、F-score值、Kappa系数和受试者工作特征曲线等6个指标,采用学习矢量量化(LVQ)算法量化山洪影响因子对山洪灾害发生的影响程度,并将PSO-SVM混合算法模型与单一算法模型进行对比。结果表明:混合算法具有一定的迁移能力,能够更加准确地反映山洪风险的空间分布特征;验证集受试者工作特征曲线指标、Kappa系数和准确度分别为0.934、0.833、0.912,PSO-SVM混合算法模型能显著提高山洪风险评价精度。
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关键词
山洪灾害
风险评价模型
山洪影响因子
PSO-SVM
鹤盛溪流域
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职称材料
题名
基于PSO-SVM的鹤盛溪流域山洪风险评价
被引量：
3
1
作者
王如锴
练继建
苑希民
田福昌
陈隆吉
马文豪
机构
天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
天津大学建筑工程学院
天津理工大学海洋能源与智能建设研究院
温州市水文管理中心
出处
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期46-54,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFC3202501)
水利部重大科技项目(SKS-2022002)
+1 种基金
科技部重点领域创新团队项目(2014RA4031)
国家自然科学基金委创新团队项目(51621092)。
文摘
为探究温州市鹤盛溪流域山洪风险空间分布,综合考虑山洪致灾因子、孕灾环境和承灾体3方面的山洪影响因子,建立基于粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)混合算法的山洪风险评价模型。选取准确度、灵敏度、特异性、F-score值、Kappa系数和受试者工作特征曲线等6个指标,采用学习矢量量化(LVQ)算法量化山洪影响因子对山洪灾害发生的影响程度,并将PSO-SVM混合算法模型与单一算法模型进行对比。结果表明:混合算法具有一定的迁移能力,能够更加准确地反映山洪风险的空间分布特征;验证集受试者工作特征曲线指标、Kappa系数和准确度分别为0.934、0.833、0.912,PSO-SVM混合算法模型能显著提高山洪风险评价精度。
关键词
山洪灾害
风险评价模型
山洪影响因子
PSO-SVM
鹤盛溪流域
Keywords
torrential flood disaster
risk assessment model
torrential flood impact factors
PSO-SVM
Heshengxi Watershed
分类号
TV877 [水利工程—水利水电工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO-SVM的鹤盛溪流域山洪风险评价
王如锴
练继建
苑希民
田福昌
陈隆吉
马文豪
《水资源保护》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
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