一種基于機器學習的滑坡災害風險評估方法,根據收集的資料確定控制因素和誘發因素,確定評價單元進行地質災害分布規律與發育特征分析;基于混合高斯聚類模型、人工神經網絡模型和支持向量機模型進行滑坡災害危險性評價精度檢驗,最終進行危險性評價,并結合易損性結果進行第一次風險評估;基于PU?Bagging模型和CA?Markov模型進行滑坡危險性空間預測和動態預測;根據滑坡危險性預測結果和易損性結果進行滑坡災害第二次風險評估;最后,對比分析兩次風險評估結果,指導實踐。本發明利用機器學習模型對滑坡進行危險性空間預測和動態預測,并進行風險評估。相較傳統方法,本發明更符合地球科學的研究特點,邏輯清晰、確實可行,評估結果更加可靠。
聲明:
“基于機器學習的滑坡災害風險評估方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)