【摘 要】
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针对传统大数据机器学习等方法进行滑坡易发性评价时,存在过于追求模型评价精度,导致在中易发区与低易发区存在滑坡产生的风险,提出了风险预警来降低中与低易发区产生的滑坡
【机 构】
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江西理工大学资源与环境工程学院,江西理工大学江西省矿业工程重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(41702327),赣州市专利技术实施转化资助项目(2017019128),江西省教育厅科学技术项目研究资助项目(GJJ180436)
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针对传统大数据机器学习等方法进行滑坡易发性评价时,存在过于追求模型评价精度,导致在中易发区与低易发区存在滑坡产生的风险,提出了风险预警来降低中与低易发区产生的滑坡灾害。选取神经网络模型(ANN)、逻辑回归模型(LR)、支持向量机模型(SVM)3种学习方法,对上犹县进行滑坡易发性评价,将上犹县分为高易发区、较高易发区、中易发区、较低易发区,低易发区。由受试者工作曲线(ROC)下的面积(AUC)显示:神经网络(ANN)的AUC=0.939,逻辑回归模型(LR)的AUC=0.897,支持向量机(SVM)的AUC
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