[发明专利]基于分形—机器学习混合模型的滑坡易发性评估方法有效
| 申请号： | 202010729050.9 | 申请日： | 2020-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN111898315B | 公开（公告）日： | 2023-08-08 |
| 发明（设计）人： | 周艺;王世新;王福涛;胡桥 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N20/20;G06N20/10 |
| 代理公司： | 北京冠榆知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11666 | 代理人： | 朱亚琦 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开基于分形—机器学习混合模型的滑坡易发性评估方法，滑坡易发性评估因子的选择；基于分形模型来分析实验区中的历史滑坡地质灾害点与滑坡易发性评估因子之间的分形关系，在求解滑坡易发性评估因子与历史地质灾害点之间的分形维度的基础上，计算初步的滑坡易发性指数；构建多场景样本数据集：3种非滑坡样本连同统一的滑坡样本构建3种不同场景的样本数据集；3种场景的样本数据集分别作为NB模型和SVM模型的输入开展滑坡易发性评估研究。基于分形模型定量选择的负样本相对于传统滑坡易发性研究中从低坡度区、无滑坡区产生的负样本能够改善滑坡易发性评估样本的质量，分形—机器学习混合模型的使用能提高滑坡易发性评估的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 混合 模型 滑坡 易发性 评估 方法 | ||
【主权项】：
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