泥石流危险性评价:模糊c均值聚类-支持向量机法
本文关键词:泥石流危险性评价:模糊c均值聚类-支持向量机法
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【摘要】:泥石流是一种能够造成灾难性后果的严重自然灾害,准确可靠的泥石流危险性评价对于其预警及防治工作来说至关重要。泥石流的危险性评价方法有很多,模糊c均值聚类(FCM)方法是其中一种应用广泛的分类方法;相比其他方法而言,其无需主观确定边界,并且能以各级隶属度矩阵为输出结果,方便应用。支持向量机(SVM)是基于结构风险最小化为目标的机器学习理论,以支持向量为算法支撑,具有一定的鲁棒性,并且适合在小样本条件下进行分类。本文选用FCM和SVM联合的方法,开展泥石流危险性的评价;对北京房山区南窖沟泥石流危险性进行分析,并对比其他评价方法所得结果,证明本文提出的评价方法具有较好的效果。
【作者单位】: 吉林大学建设工程学院;北京市地质研究所;
【关键词】: 泥石流 危险性分类 模糊c均值聚类 支持向量机
【基金】:国家自然科学基金面上项目(41572257;40972171) 北京市科技计划项目(Z141100003614052)~~
【分类号】:P642.23
【正文快照】:
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,本文编号:1025080
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