[发明专利]一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法在审
| 申请号： | 201710506290.0 | 申请日： | 2017-06-28 |
| 公开（公告）号： | CN107463991A | 公开（公告）日： | 2017-12-12 |
| 发明（设计）人： | 熊俊楠;孙铭;刘志奇;彭超;刘姗 | 申请（专利权）人： | 西南石油大学 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610500 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法，包括如下步骤首先根据数字高程模型划分出研究区待评价的斜坡单元，并建立了适用于研究区的滑坡危险性评价指标体系；然后对评价指标在已发生滑坡的斜坡单元中的分布规律进行分析，并在此基础上，构建各个指标的滑坡危险性等级划分表；最后建立基于LM‑BP神经网络的滑坡灾害危险性评价模型，计算各评价单元的危险度，并进行危险性等级划分。本发明所提供的方法计算精确，原理可靠，操作过程学简便，能够普遍适用于区域滑坡危险性评价的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 单元 机器 学习 区域 滑坡 危险性 评价 方法 | ||
【主权项】：
一种基于坡体单元与机器学习的区域滑坡危险性评价方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过对研究区DEM即数字高程模型的水文分析，划分研究区的评价单元；S2、通过对滑坡灾害孕灾条件与形成机理的研究，建立区域滑坡危险性评价的指标体系；S3、评价指标在已发生滑坡的斜坡单元中的分布规律分析；S4、基于LM‑BP神经网络的滑坡危险性评价模型的建立；S5、区域滑坡危险性评价。
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