[发明专利]一种基于CNN与RNN集成的滑坡灾害易发性预测方法在审
| 申请号： | 202010759164.8 | 申请日： | 2020-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN111968019A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 方志策;王毅 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06Q10/04;G06Q10/06;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孔灿 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN与RNN集成的滑坡灾害易发性预测方法，包括收集多源数据，通过多源数据提取滑坡致灾因子，将提取出来的滑坡致灾因子样本数据进行量化处理；构建滑坡灾害易发性评价模型，先分别构建基于卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN的易发性模型，再利用平均集成方法将CNN与RNN模型融合起来进行易发性预测，对滑坡易发性模型进行精度评价，输出最终的滑坡灾害易发性预测图。本发明的有益效果是：利用平均集成方法来融合CNN与RNN，能够获得性能更优越的易发性评价模型，可有效提高滑坡灾害易发性预测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 cnn rnn 集成 滑坡 灾害 易发性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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