【摘 要】
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笔者以甘肃省平凉市灵台县为目标研究区域,基于地理空间和历史滑坡数据,利用混合高斯聚类(GMM)优化的逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BP Neural Network)、随机
【机 构】
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西安交通大学数学与统计学院,西安芯数启理信息科技有限公司,中国地质调查局西安地质调查中心/西北地质科技创新中心
【基金项目】
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中国博士后科学基金（2016M600780）;中央高校基本科研业务费专项资金（xjj2018260）资助
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笔者以甘肃省平凉市灵台县为目标研究区域,基于地理空间和历史滑坡数据,利用混合高斯聚类(GMM)优化的逻辑回归(LR)、支持向量机(SVM)、BP神经网络(BP Neural Network)、随机森林(RF)4种机器学习模型构建滑坡易发性评价分析模型。选取高程、坡度、坡向、曲率、黄土侵蚀强度、归一化植被指数、地质构造7个环境因子作为滑坡易发性影响因子,以30 m栅格建立影响因子地理空间数据库,将研究区域划分为180万栅格单元。利用混合高斯聚类模型对整个研究区域的栅格单元进行聚类,得出初步的滑坡易发分区,选
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