【摘 要】
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针对目前我国滑坡灾害频发，数据分析可视化较为滞后的问题，设计开发了一套滑坡灾变数据可视化分析系统。该系统以MATLAB APP Designer为开发平台，选取数据驱动机器学习算法SVM作为智能分析手段，采用交叉验证CV、粒子群PSO、遗传算法GA进行SVM最优超参数搜索，构建了滑坡灾变数据智能分析体系，实现了滑坡变形位移预测及滑坡危险性等级区划的可视化分析。以湖北古树屋滑坡、重庆万州区滑坡体为例
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41701454）； 河南省科技攻关计划项目（222102320414）； 国家级大学生创新创业训练计划项目（202011765025）； 河南城建学院科研创新团队支持计划项目（20TNSHUUC18）；
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针对目前我国滑坡灾害频发，数据分析可视化较为滞后的问题，设计开发了一套滑坡灾变数据可视化分析系统。该系统以MATLAB APP Designer为开发平台，选取数据驱动机器学习算法SVM作为智能分析手段，采用交叉验证CV、粒子群PSO、遗传算法GA进行SVM最优超参数搜索，构建了滑坡灾变数据智能分析体系，实现了滑坡变形位移预测及滑坡危险性等级区划的可视化分析。以湖北古树屋滑坡、重庆万州区滑坡体为例进行系统验证，结果表明:系统具有运行可靠、界面友好、分析结论准确和全面等特点，有效提升了滑坡灾变数据分析可视化能力。
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