基于不确定多分类支持向量机在滑坡危险性预测的应用

发布时间：2017-05-20 16:06

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【摘要】：为了提高滑坡危险性预测的准确度,提出一种基于不确定多分类的支持向量机在滑坡危险性预测的方法.针对诱发滑坡的不确定因子降雨量数据难以有效刻画等问题,引入不确定支持向量机算法理论,结合其他评价因子,构建不确定多分类支持向量机分类器,建立滑坡危险性预测模型,以延安市宝塔区为例进行预测实验.结果表明,该方法不仅能够达到滑坡危险性预测的精度标准,且比传统的支持向量机分类方法有更高的预测精度.
【作者单位】： 江西理工大学应用科学学院;国土资源部黄土地质灾害重点实验室;江西理工大学信息工程学院;
【关键词】： 滑坡 准确度 降雨 不确定因子 支持向量机 危险性预测
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划/2012AA061901) 国家自然科学基金资助项目(41362015) 江西省自然科学基金资助项目(20122BAB201045) 国土资源调查项目(1212011140005)
【分类号】：P642.22;TP18
【正文快照】： 滑坡是斜坡上的岩土体或土体在重力作用下整体或者部分顺坡向下滑动的一种自然地质现象[1].滑坡灾害属于危害比较大的地质灾害类型之一,它的发生给国家的经济建设和人们的生命安全带来了严重的影响.我国是世界上滑坡灾害多发的国家,每年由此造成的经济损失达数百亿美元,伤亡人

【参考文献】

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1 伍宇明;兰恒星;高星;李郎平;孟云闪;;一种基于贝叶斯理论的区域斜坡稳定性评价模型[J];工程地质学报;2014年06期

2 毛伊敏;彭U，

本文编号：382100