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基于BO-XGBoost模型的衢州市浅层滑坡易发性评价
被引量：
2
1
作者
王凯
邬礼扬
+3 位作者
殷坤龙
曾韬睿
谢小旭
龚泉冰
《安全与环境工程》
北大核心
2025年第3期197-209,共13页
机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme g...
机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,用以评价衢州市的浅层滑坡易发性。首先,基于衢州市682处浅层滑坡的基础数据,选取坡度、坡向等10个指标构建指标因子体系;然后构建XGBoost模型,使用贝叶斯算法进行超参数优化;最后使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线以及统计方式进行精度分析,并与其他的机器学习模型进行对比。结果表明:①BO-XGBoost模型(AUC=0.874)预测精度最高,比XGBoost模型性能提升了4.17%,且根据浅层滑坡在各易发性等级的分布情况,BO-XGBoost模型在极高易发区中浅层滑坡数占比最高,为36.80%,滑坡比率最高,为3.92;②衢州市浅层滑坡极高和高易发区主要分布于北部、南部和中部山区的道路和水系沿线区域;③土地利用类型为草地、居民点距离小于400 m、道路距离与水系距离小于150 m是衢州市浅层滑坡发育的主要影响因素。研究提出的模型显著优于传统方法,提高了滑坡易发性评价的准确性,为东部沿海山区的浅层滑坡易发性评价提供了一种新颖的技术方案。
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关键词
浅层滑坡
易发性评价
极端梯度提升树(XGBoost)
贝叶斯优化(BO)
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职称材料
题名
基于BO-XGBoost模型的衢州市浅层滑坡易发性评价
被引量：
2
1
作者
王凯
邬礼扬
殷坤龙
曾韬睿
谢小旭
龚泉冰
机构
中国
地质大学(武汉)工程学院
湖北省地质灾害防治中心
中国
地质大学(武汉)地质调查研究院
中国电建集团华中投资有限公司
出处
《安全与环境工程》
北大核心
2025年第3期197-209,共13页
基金
国家重点研发计划课题项目(2023YFC3007201)
衢州市自然资源和规划局柯城分局科研项目(ZZCG2021058)。
文摘
机器学习模型作为评估滑坡易发性的先进工具,其精度的提高是获得高质量易发性区划图的核心。为优化机器学习模型,克服传统模型在预测浅层滑坡方面的不足,提出了一种基于贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)的极端梯度提升树(extreme gradient boosting,XGBoost)模型,用以评价衢州市的浅层滑坡易发性。首先,基于衢州市682处浅层滑坡的基础数据,选取坡度、坡向等10个指标构建指标因子体系;然后构建XGBoost模型,使用贝叶斯算法进行超参数优化;最后使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线以及统计方式进行精度分析,并与其他的机器学习模型进行对比。结果表明:①BO-XGBoost模型(AUC=0.874)预测精度最高,比XGBoost模型性能提升了4.17%,且根据浅层滑坡在各易发性等级的分布情况,BO-XGBoost模型在极高易发区中浅层滑坡数占比最高,为36.80%,滑坡比率最高,为3.92;②衢州市浅层滑坡极高和高易发区主要分布于北部、南部和中部山区的道路和水系沿线区域;③土地利用类型为草地、居民点距离小于400 m、道路距离与水系距离小于150 m是衢州市浅层滑坡发育的主要影响因素。研究提出的模型显著优于传统方法,提高了滑坡易发性评价的准确性,为东部沿海山区的浅层滑坡易发性评价提供了一种新颖的技术方案。
关键词
浅层滑坡
易发性评价
极端梯度提升树(XGBoost)
贝叶斯优化(BO)
Keywords
shallow landslide
susceptibility assessment
extreme gradient boosting(XGBoost)
Bayesian optimization(BO)
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
X913 [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
基于BO-XGBoost模型的衢州市浅层滑坡易发性评价
王凯
邬礼扬
殷坤龙
曾韬睿
谢小旭
龚泉冰
《安全与环境工程》
北大核心
2025
2
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