基于神经网络模型的斜坡地质灾害易发性评价:以吉林永吉为例

论文摘要

吉林省永吉县存在大量的斜坡地质灾害,为了给永吉县斜坡地质灾害的防治和预警提供高效直观的分析模型,将吉林省永吉县作为研究区,选取高程、坡度、坡向、剖面曲率、平面曲率、距断层距离、岩性、距河流距离、年均降雨量、地形湿度指数和植被覆盖指数等11个评价因子,利用神经网络模型进行区域斜坡地质灾害易发性分析,再选用频率比、支持向量机模型进行对比。利用ROC曲线对模型的准确性进行验证分析,得出神经网络、频率比和支持向量机模型的成功率分别是91. 3%、89. 3%、90. 2%,预测率分别是87. 3%、84. 3%、85. 6%。结果表明:神经网络模型的精度最高,更适用于永吉县斜坡地质灾害的易发性评价。

论文目录

• 0 引言
• 1 研究区概况
• 2 研究方法
•   2.1 评价因子选取
•   2.2 神经网络模型
•   2.3 频率比模型
•   2.4 支持向量机模型
• 3 结果及讨论
•   3.1 模型结果
•   3.2 模型结果验证
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘飞,秦胜伍,乔双双,窦强,扈秀宇

关键词: 斜坡地质灾害易发性评价,神经网络,频率比,支持向量机,永吉县

来源: 世界地质 2019年04期

年度: 2019

分类: 基础科学

专业: 地质学

单位: 吉林大学建设工程学院

基金: 吉林省科技发展计划项目(20190303103SF,20170101001JC)

分类号: P694

页码: 1166-1176

总页数: 11

文件大小: 18331K

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