基于随机森林算法的洪水灾害风险评估研究

论文摘要

根据流域灾害系统理论,在考虑致灾因子、孕灾环境和承灾体的基础上,选取9个风险评价指标,运用样本数据进行人工识别风险并得到训练样本,采用随机森林算法构建基于随机森林的洪水灾害风险评估模型。然后采用随机森林自评估工具,分析建立的洪水灾害风险评估模型的误差和指标,同时构建支持向量机模型作为对比方案,并采用五折交叉验证方法对基于随机森林算法的洪水灾害风险评估模型和支持向量机模型进行验证。最后以海河流域邱庄段为研究对象,分别运用基于随机森林算法的洪水灾害风险评估模型和基于支持向量机模型对相同的数据集进行评估和对比,结果显示,12 h内降雨总量、洪水持续时间和土壤含水量是引发洪水的主要因素,而基于随机森林算法的洪水灾害风险评估的训练精度及测试精度均高于支持向量机模型。

论文目录

• 1 基于随机森林算法的洪水灾害评估模型原理及构建步骤
•   1.1 随机森林算法原理
•   1.2 风险分类树
•   1.3 随机森林算法误差及其指标分析
•   1.4 模型对比方案
• 2 实例分析
•   2.1 研究样本与数据获取
•   2.2 模型实现及参数设定
•     2.2.1 训练数据
•     2.2.2 设置参数
•     2.2.3 指标重要性计算
•     2.2.4 流域洪水风险等级评判
•   2.3 结果分析
•     2.3.1 评判精度分析
•     2.3.2 指标重要性分析
•     2.3.3 模型效果对比
• 3 结 论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 陈军飞,董然

关键词: 洪水灾害,风险评估,随机森林,支持向量机,海河流域邱庄段

来源: 水利经济 2019年03期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 安全科学与灾害防治,水利水电工程

单位: 河海大学商学院,水文水资源与水利工程科学国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金(41877526,71433003),教育部人文社会科学研究项目(18YJA630009),国家重点研发计划(2017YFC0404600)

分类号: TV87;X43

页码: 55-61+87

总页数: 8

文件大小: 1360K

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