【摘 要】
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在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"
【机 构】
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中国地质大学(武汉)地质调查研究院; 南昌大学建筑工程学院; 纽卡斯尔大学岩土科学与工程卓越研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(41572292,51509125,51679117)~~
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在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"。为解决此问题,提出基于聚类分析和SVM的滑坡易发性评价模型。该模型首先用自组织映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络对滑坡易发性进行聚类分析;然后从极低易发区中选择非滑坡栅格单元,确保所选非滑坡栅格单元是高概率的"非滑坡";最后采用SVM模型基于已知滑坡、所选非滑坡和环境因子对滑坡易发性进行评价。将提出的SOM-SVM模型用于三峡库区万州区滑坡易发性评价,并将得到的易发性结果与随机选取非滑坡的单独SVM模型结果做对比。结果显示SOM-SVM模型具有比单独SVM模型更高的成功率和预测率,表明SOM神经网络能更准确地选取非滑坡栅格单元。
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