典型文献
结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价
文献摘要：
针对四川省凉山彝族自治州雷波县的泥石流易发性进行评价,首先考虑雷波县的自然地理和气候特点等因素,通过ArcGIS对获取的数据进行处理,并按照雷波县行政区域绘制相应的评价因子分类图,使用频率比法分析评价因子对泥石流灾害的敏感度;然后采用SMOTE算法增加少数类样本,使正样本与负样本达到均衡;最后提出FNN-SGD模型应用于雷波县的泥石流易发性评价,并根据模型结果绘制泥石流易发性分布图,采用ROC曲线作为评估指标.实验结果表明,与前馈神经网络、逻辑回归、随机森林模型相比,FNN-SGD模型的准确率更高、稳定性更强,更适用于雷波县泥石流易发性评价.
文献关键词：
泥石流;GIS;前馈神经网络;逻辑回归;随机森林;FNN-SGD
中图分类号：
作者姓名：
董艾嘉;邬春学
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]董艾嘉;邬春学-.结合GIS与FNN-SGD的雷波县泥石流易发性评价)[J].软件导刊,2022(11):58-68
A类：
B类：
FNN,SGD,雷波县,泥石流易发性,易发性评价,四川省凉山彝族自治州,先考,自然地理,气候特点,ArcGIS,行政区域,评价因子,使用频率,频率比,泥石流灾害,SMOTE,少数类,模型应用,分布图,前馈神经网络,逻辑回归,随机森林模型
AB值：
0.211224
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