[发明专利]基于改进贝叶斯网络的滑坡灾害预测方法

摘要

本发明公开的基于改进贝叶斯网络的滑坡灾害预测方法，首先建立滑坡体监测预警系统，获取初始滑坡灾害影响因子数据，经标准化处理后运用PCA算法提取并筛选出主要影响因子；将筛选出的主要影响因子样本数据按比例分为训练样本集与测试样本集，并划分出滑坡发生等级；然后构建基于改进贝叶斯的滑坡预测模型，通过加权处理计算出引入特征量后的滑坡发生概率，并添加闭环学习过程，完成滑坡灾害预测；本发明公开的方法通过筛选滑坡灾害主要影响因子，在基于改进贝叶斯模型中对特征量加权处理并添加闭环学习环节输出滑坡发生概率，增加容错率，提升预报精度。

主权项

1.基于改进贝叶斯网络的滑坡灾害预测方法，其特征在于，具体的操作步骤如下：步骤1.建立滑坡体监测预警系统，获取初始滑坡灾害影响因子数据，经标准化处理后运用主成分分析法提取并筛选出主要影响因子；步骤2.将筛选出的主要影响因子样本数据按比例分为训练样本集与测试样本集，并划分出滑坡灾害发生等级；步骤3.将步骤2得到的滑坡灾害发生等级构建基于改进贝叶斯网络的滑坡预测模型，通过加权处理计算出引入特征量后的滑坡发生概率，并添加闭环学习过程，完成滑坡灾害预测。