基于RS-SVM模型的滑坡易发性评价因子选择方法研究

编号 zgly0001606959

文献类型 期刊论文

文献题名 基于RS-SVM模型的滑坡易发性评价因子选择方法研究

作者 于宪煜  胡友健  牛瑞卿 

作者单位 中国地质大学(武汉)信息工程学院  中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院 

母体文献 地理与地理信息科学 

年卷期 2016年03期

年份 2016 

分类号 P642.22 

关键词 滑坡易发性评价  评价因子筛选  粗糙集理论  支持向量机 

文摘内容 为提高滑坡易发性评价的精度和准确性,利用粗糙集理论和支持向量机模型进行滑坡易发性评价因子选择。以三峡库区秭归到巴东段为研究区,首先通过相关分析和主成分变换对初始滑坡评价因子进行筛减与合并,将剩余的评价因子分为控制因素和影响因素,采用粗糙集理论分别对其进行属性约简,生成核因子集。然后,利用核因子集对支持向量机模型进行训练和预测,得到滑坡易发性评价结果,其预测精度和曲线下面积分别为76.9%和0.939。最后,将两种传统的对所有滑坡评价因子一同进行筛选的方法用于该研究区的滑坡易发性评价,并将传统方法与该方法的评价结果进行比较,结果表明,该文所提出的滑坡评价因子选择方法的精度和准确性均优于传统方法。