[发明专利]基于半监督随机森林模型的区域滑坡易发性预测方法在审
| 申请号： | 202110168854.0 | 申请日： | 2021-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN112966722A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 黄发明;潘李含;李文彬;陶思玉 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00;G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南昌青远专利代理事务所(普通合伙) 36123 | 代理人： | 刘爱芳 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于半监督随机森林模型的区域滑坡易发性预测方法，包括如下步骤：S1：空间分析研究区内的滑坡编录及相关控制因素筛选出已知滑坡样本；S2：基于频率比和相关性分析，确定最能表征滑坡发育特征的控制因素，建立随机森林模型；S3：基于控制因素的FR值、已知滑坡栅格单元和随机选择的非滑坡栅格单元，对全监督机器学习即随机森林模型，根据步骤S2中的五类滑坡易发性等级进行输出预测出初始滑坡易发性值；S4：扩充已知滑坡样本；S5：从极低易发区中随机选取栅格单元作为非滑坡样本；S6：建立半监督随机森林模型。本发明在全监督机器学习的基础上进一步提高了滑坡易发性预测建模性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 监督 随机 森林 模型 区域 滑坡 易发性 预测 方法 | ||
【主权项】：
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