典型文献
基于机器学习混合模型的滑坡易发性评价
文献摘要：
安康市汉滨区地质环境脆弱,滑坡频发对当地居民生命财产安全造成严重威胁,针对该区域进行滑坡易发性评价是滑坡防治的有效措施.自适应提升模型和随机森林模型作为新颖的集成学习方法被应用至中外滑坡易发性评价研究中,但基于两者的混合模型在滑坡易发性中的应用研究尚未开展.为对比混合模型与单一模型的滑坡易发性评价精度,根据地质灾害详查资料圈定509处滑坡,结合研究区地质环境背景,选取高程、坡度、坡向、年均降雨量、地层岩性等13类因子进行评价.受试者工作特性曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)结果表明,同单一模型相比,混合模型的训练集正确率和验证集预测率均为最高;混合模型的高易发区滑坡密度达到1.94,高于随机森林(1.86)和自适应提升模型(1.68);通过区内三处历史滑坡进行验证,结果显示区划结果与滑坡分布相吻合,说明自适应提升-随机森林混合模型可作为滑坡易发性评价的新方法,其区划结果可为滑坡防治与土地利用规划提供借鉴.
文献关键词：
滑坡易发性评价;自适应提升模型;随机森林模型;混合模型
中图分类号：
作者姓名：
邓念东;李宇新;崔阳阳;石辉;郭亚雷
作者机构：
西安科技大学地质与环境学院,西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]邓念东;李宇新;崔阳阳;石辉;郭亚雷-.基于机器学习混合模型的滑坡易发性评价)[J].科学技术与工程,2022(14):5539-5547
A类：
自适应提升模型
B类：
基于机器学习,混合模型,滑坡易发性评价,安康市,汉滨区,地质环境,当地居民,生命财产安全,滑坡防治,随机森林模型,集成学习方法,评价精度,根据地,地质灾害,详查,查资料,圈定,结合研究,环境背景,坡向,降雨量,地层岩性,受试者工作特性曲线,receiver,operating,characteristic,curve,训练集,验证集,易发区,三处,相吻合,土地利用规划
AB值：
0.225808
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