【摘 要】
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滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于
【机 构】
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江西理工大学应用科学学院,江西理工大学信息工程学院,西安国土资源部黄土地质灾害重点实验室,中南大学软件学院
【基金项目】
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国家“863”计划资助项目(2012AA061901);国家自然科学基金资助项目(41362015,51164012);江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201045);国土资源调查项目(1212011140005)
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滑坡灾害预测受多种因素影响,其中降雨等不确定因素存在难以获取数据及有效处理等难题,为提高滑坡危险性预测的准确率,根据滑坡灾害发生相关理论及决策树分类原理,提出了基于不确定决策树算法在滑坡危险性预测的方法。该方法引入不确定因子降雨,并将不确定因子和其余评价因子一起,根据不确定决策树算法理论构建出不确定决策树,建立滑坡危险性等级预测模型,并用延安市宝塔区的实例进行验证。实验结果表明,该预测方法取得了较高的总体精度和有效精度,达到了滑坡预测的精度标准,且两项预测精度均高于传统C4.5决策树方法。
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