[发明专利]基于GIS与Logistic回归模型的泥石流易发性预测方法在审
| 申请号： | 201911045907.9 | 申请日： | 2019-10-30 |
| 公开（公告）号： | CN110674471A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 王常明;梁柱;王泽平 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06F17/18 | 分类号： | G06F17/18;G06F16/29;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11616 北京盛凡智荣知识产权代理有限公司 | 代理人： | 赵芳蕾 |
| 地址： | 130012 吉*** | 国省代码： | 吉林;22 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了基于GIS与Logistic回归模型的泥石流易发性预测方法，包括确定评价单元、评价参数的选取与处理、构建训练样本集、聚类分析、因子分析、建立Logistic回归模型、Logistic回归模型的分析、评价结果的分类、预测待评价区域内泥石流灾害的易发性九步骤。本发明具有评价精度更高、针对性更强的优点，其主要用于泥石流易发性预测。 | ||
| 搜索关键词： | 易发性 泥石流 预测 泥石流灾害 训练样本集 聚类分析 评价参数 评价单元 评价区域 因子分析 构建 分类 分析 | ||
【主权项】：
1.基于GIS与Logistic回归模型的泥石流易发性预测方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、确定评价单元：/n所述评价单元的确定方式为，基于数字高程模型数据，利用ArcGIS平台提取小流域，并结合遥感图像进行人为修改，将修改后的小流域确定为所述评价单元，且相应的具有泥石流灾害发生的历史数据；/n步骤2、评价参数的选取与处理：/n选取评价参数，并对所选的评价参数进行无量纲化处理得到评价因子；/n步骤3、构建训练样本集：/n所述训练样本集依据所述评价单元内泥石流灾害发生的历史数据以及所述评价因子组成；/n步骤4、聚类分析：/n采用模糊C均值聚类法对训练样本集进行聚类分析，使同类子样本间的相似度最大，而不同子样本间的差异性最明显；/n步骤5、因子分析：/n依据所述聚类分析结果，分别对每一组聚类分析后的子样本进行因子分析得出每一组的公因子及计算相应的因子得分；/n步骤6、建立Logistic回归模型：/n依据每组所述因子分析结果作为自变量以及所述评价单元内泥石流的发生情况作为因变量建立Logistic回归模型；/n步骤7、Logistic回归模型的分析：/n对所建立的Logistic回归模型进行拟合度分析、显著性分析以及回代法误判率分析；/n步骤8、评价结果的分类：/n采用自然断点法对评价结果进行分类，分为高易发性、中易发性、较低易发性及低易发性四类；/n步骤9、预测待评价区域内泥石流灾害的易发性：/n具体地，获取待评价区域内各评价因子的评价指标值输入已建立好的Logistic回归模型，计算出各评价单元发生泥石流灾害的概率。最后，根据已划分好的易发性等级进行分类。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于吉林大学，未经吉林大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201911045907.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
