[发明专利]一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法

权利要求书

1.一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、选取预测指标；选取待评估区域内多个冰湖作为样本，并获得样本原本数据，数据包括多个影响因子；

S2、地理探测器探测解释力；采用地理探测器中因子探测器计算出各影响因子对冰湖状态影响的大小；

S3、冰湖数据归一化；将待评估区域内冰湖样本的原始数据进行归一化处理；

S4、建立训练样本集；将归一化处理好的冰湖样本数据分成了学习集和测试集，学习集分为训练集和验证集；

S5、预测模型建立；根据冰湖样本数据建立冰湖溃决预测模型，将选取的影响因子作为自变量，基于支持向量机方法利用学习集数据求解出冰湖溃决预测模型参数；

S6、预测模型验证；利用确定的冰湖溃决预测模型对训练集和验证集的冰湖状态进行预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法，其特征在于，步骤S1中，影响因子包括补给冰川面积、冰舌坡度、冰湖面积和坝顶宽度。

3.根据权利要求1所述的一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法，其特征在于，步骤S2中，地理探测器中因子探测器计算公式为：

其中，L为评价因子的分区数量，N为待评估区内基础评价单元的个数，为第i个分区内Y值的方差，σ²为整个区域内Y值得方差。

4.根据权利要求1所述的一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法，其特征在于，步骤S3中，在进行归一化处理时，把取值越小越容易引起冰湖溃决的指标称为成本型指标，把取值越大越容易引起冰湖溃决的指标称为效益型指标，两种指标类型的归一化计算公式为：

上式中，y为定量指标归一值；x为有量纲指标实际值；x_max是有量纲指标最大值；x_min是有量纲指标最小值。

5.根据权利要求1所述的一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法，其特征在于，步骤S5中，是基于Matlab平台获得冰湖溃决预测的模型，模型中选择高斯径向基函数作为预测模型的SVM核函数。

6.根据权利要求5所述的一种基于地理探测器和支持向量机的冰湖溃决预测方法，其特征在于，SVM进行已知样本训练时，引入一个惩罚因子C，对经验风险进行控制。