【摘 要】
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针对地震次生地质灾害危险性评价影响因素的复杂性和多变性的特点,提出了基于GA、PSO和K-CV三种优化支持向量分类机参数的地震次生地质灾害危险性评价方法.该方法既利用了支
【机 构】
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北京工业大学抗震减灾研究所,北京工业大学建筑与城市规划学院
【基金项目】
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国家十二五科技支撑计划资助项目(2009BAJ28B04、2011BAK07B01、2011BAJ08B03、2011BAJ08B05),中国博士后科学基金资助项目(2011M500199)
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针对地震次生地质灾害危险性评价影响因素的复杂性和多变性的特点,提出了基于GA、PSO和K-CV三种优化支持向量分类机参数的地震次生地质灾害危险性评价方法.该方法既利用了支持向量分类机求解速度快、易于描述非线性关系的优良特性,同时利用了GA、K-CV和PSO算法快速优化的特点,可实现支持向量分类机模型参数的自动化优选,具有收敛速度快、精度高的特点.将该模型用于地震次生地质灾害危险性评价,计算结果验证了该方法的有效性。
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